論文の概要: PositionIC: Unified Position and Identity Consistency for Image Customization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13861v1
• Date: Fri, 18 Jul 2025 12:35:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.281404
• Title: PositionIC: Unified Position and Identity Consistency for Image Customization
• Title（参考訳）: PositionIC:画像カスタマイズのための統一位置とアイデンティティ一貫性
• Authors: Junjie Hu, Tianyang Han, Kai Ma, Jialin Gao, Hao Dou, Song Yang, Xianhua He, Jianhui Zhang, Junfeng Luo, Xiaoming Wei, Wenqiang Zhang,
• Abstract要約: 最近の被写体駆動画像のカスタマイズは、忠実度において顕著な進歩を遂げているが、細粒度な実体レベルの空間制御はいまだ解明されていない。 この制限は主に、正確な位置の手がかりとアイデンティティを結合するスケーラブルなデータセットが欠如しているためである。 マルチオブジェクトのカスタマイズのための位置とアイデンティティの整合性を実現する統合フレームワークであるPlaceICを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.92106296454162
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent subject-driven image customization has achieved significant advancements in fidelity, yet fine-grained entity-level spatial control remains elusive, hindering the broader real-world application. This limitation is mainly attributed to scalable datasets that bind identity with precise positional cues are absent. To this end, we introduce PositionIC, a unified framework that enforces position and identity consistency for multi-subject customization. We construct a scalable synthesis pipeline that employs a bidirectional generation paradigm to eliminate subject drift and maintain semantic coherence. On top of these data, we design a lightweight positional modulation layer that decouples spatial embeddings among subjects, enabling independent, accurate placement while preserving visual fidelity. Extensive experiments demonstrate that our approach can achieve precise spatial control while maintaining high consistency in image customization task. PositionIC paves the way for controllable, high-fidelity image customization in open-world, multi-entity scenarios and will be released to foster further research.
• Abstract（参考訳）: 最近の被写体駆動画像のカスタマイズは、忠実度において顕著な進歩を遂げているが、細粒度の実体レベルの空間制御は、いまだ解明されていないため、より広い現実世界の応用を妨げている。 この制限は主に、正確な位置の手がかりとアイデンティティを結合するスケーラブルなデータセットが欠如しているためである。 この目的のために,多目的カスタマイズのための位置とアイデンティティの整合性を実現する統合フレームワークであるPlaceICを導入する。 対象のドリフトを排除し,セマンティックコヒーレンスを維持するために,双方向生成パラダイムを用いたスケーラブルな合成パイプラインを構築した。 これらのデータに基づいて,被験者間の空間埋め込みを分離する軽量な位置変調層を設計し,視覚的忠実さを保ちながら,独立して正確な配置を可能にする。 画像カスタマイズタスクにおいて,高整合性を維持しながら精度の高い空間制御を実現することができることを示す。 PositionICは、オープンワールド、マルチエンテントのシナリオにおいて、制御可能で高忠実なイメージカスタマイズを実現する方法を舗装し、さらなる研究を促進するためにリリースする。

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