論文の概要: Follow-Your-Shape: Shape-Aware Image Editing via Trajectory-Guided Region Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08134v2
• Date: Tue, 12 Aug 2025 02:27:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 12:16:51.433684
• Title: Follow-Your-Shape: Shape-Aware Image Editing via Trajectory-Guided Region Control
• Title（参考訳）: Follow-Your-Shape: 軌道誘導領域制御による形状認識画像編集
• Authors: Zeqian Long, Mingzhe Zheng, Kunyu Feng, Xinhua Zhang, Hongyu Liu, Harry Yang, Linfeng Zhang, Qifeng Chen, Yue Ma,
• Abstract要約: Follow-Your-Shapeは、トレーニング不要でマスクなしのフレームワークで、オブジェクト形状の正確かつ制御可能な編集をサポートする。 インバージョンとデノナイジングパスのトークン単位の速度差を比較することで,TDM(Torjectory Divergence Map)を算出する。 本手法は、特に大規模な形状変更を必要とするタスクにおいて、優れた編集性と視覚的忠実性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.86542060313998
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While recent flow-based image editing models demonstrate general-purpose capabilities across diverse tasks, they often struggle to specialize in challenging scenarios -- particularly those involving large-scale shape transformations. When performing such structural edits, these methods either fail to achieve the intended shape change or inadvertently alter non-target regions, resulting in degraded background quality. We propose Follow-Your-Shape, a training-free and mask-free framework that supports precise and controllable editing of object shapes while strictly preserving non-target content. Motivated by the divergence between inversion and editing trajectories, we compute a Trajectory Divergence Map (TDM) by comparing token-wise velocity differences between the inversion and denoising paths. The TDM enables precise localization of editable regions and guides a Scheduled KV Injection mechanism that ensures stable and faithful editing. To facilitate a rigorous evaluation, we introduce ReShapeBench, a new benchmark comprising 120 new images and enriched prompt pairs specifically curated for shape-aware editing. Experiments demonstrate that our method achieves superior editability and visual fidelity, particularly in tasks requiring large-scale shape replacement.
• Abstract（参考訳）: 最近のフローベースの画像編集モデルは、様々なタスクにまたがる汎用機能を示しているが、しばしば挑戦的なシナリオ、特に大規模な形状変換に関わるシナリオを専門化するのに苦労する。 このような構造的な編集を行う場合、これらの手法は意図した形状の変化を達成できないか、非ターゲット領域を不注意に変化させるかのいずれかであり、結果として背景品質が劣化する。 Follow-Your-Shapeはトレーニング不要でマスフリーなフレームワークで、厳密かつ制御可能なオブジェクト形状の編集をサポートしながら、ターゲット外のコンテンツを厳密に保存する。 インバージョンと編集トラジェクトリの分岐によって動機づけられたトラジェクトリ・ディバージェンス・マップ(TDM)は,インバージョンとデノナイジングパスのトークン単位の速度差を比較して計算する。 TDMは編集可能な領域の正確なローカライズを可能にし、安定かつ忠実な編集を保証するスケジューリングKVインジェクションメカニズムをガイドする。 厳密な評価を容易にするために、120の新しい画像と、形状認識編集用に特別にキュレートされたプロンプトペアからなる新しいベンチマークであるReShapeBenchを導入する。 提案手法は,特に大規模形状変更を必要とするタスクにおいて,編集性や視覚的忠実度に優れることを示す。

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