論文の概要: AutoEdit: Automatic Hyperparameter Tuning for Image Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15031v2
• Date: Tue, 07 Oct 2025 15:01:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 15:38:21.577522
• Title: AutoEdit: Automatic Hyperparameter Tuning for Image Editing
• Title（参考訳）: AutoEdit:イメージ編集のためのハイパーパラメータ自動チューニング
• Authors: Chau Pham, Quan Dao, Mahesh Bhosale, Yunjie Tian, Dimitris Metaxas, David Doermann,
• Abstract要約: 本稿では,編集対象を報酬関数に統合する強化学習フレームワークを提案する。 既存のブルートフォース手法と比較して,探索時間と計算オーバーヘッドが大幅に低減された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.730157145731674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent advances in diffusion models have revolutionized text-guided image editing, yet existing editing methods face critical challenges in hyperparameter identification. To get the reasonable editing performance, these methods often require the user to brute-force tune multiple interdependent hyperparameters, such as inversion timesteps and attention modification. This process incurs high computational costs due to the huge hyperparameter search space. We consider searching optimal editing's hyperparameters as a sequential decision-making task within the diffusion denoising process. Specifically, we propose a reinforcement learning framework, which establishes a Markov Decision Process that dynamically adjusts hyperparameters across denoising steps, integrating editing objectives into a reward function. The method achieves time efficiency through proximal policy optimization while maintaining optimal hyperparameter configurations. Experiments demonstrate significant reduction in search time and computational overhead compared to existing brute-force approaches, advancing the practical deployment of a diffusion-based image editing framework in the real world. Codes can be found at https://github.com/chaupham1709/AutoEdit.git.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルの最近の進歩はテキスト誘導画像編集に革命をもたらしたが、既存の編集手法はハイパーパラメータ識別において重要な課題に直面している。 適切な編集性能を得るためには、インバージョンタイムステップやアテンション修正などの複数の相互依存ハイパーパラメータをブルートフォースで調整する必要があることが多い。 このプロセスは、巨大なハイパーパラメーター探索空間のために高い計算コストを発生させる。 拡散復調過程における逐次的意思決定課題として最適な編集ハイパーパラメータの探索を検討する。 具体的には,マルコフ決定過程(Markov Decision Process)を構築し,各ステップの過度パラメータを動的に調整し,編集対象を報酬関数に統合する強化学習フレームワークを提案する。 最適ハイパーパラメータ構成を維持しながら、近似ポリシー最適化により時間効率を向上する。 実験により、既存のブルートフォースアプローチと比較して探索時間と計算オーバーヘッドが大幅に減少し、実世界における拡散ベースの画像編集フレームワークの実践的展開が進んだ。 コードはhttps://github.com/chaupham1709/AutoEdit.gitで見ることができる。

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