論文の概要: RePainter: Empowering E-commerce Object Removal via Spatial-matting Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.07721v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 02:57:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:14.827826
• Title: RePainter: Empowering E-commerce Object Removal via Spatial-matting Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: RePainter:空間マッチング強化学習によるEコマースオブジェクトの除去
• Abstract要約: Repainterは、空間マッピングの軌道修正とグループ相対的ポリシー最適化を統合する強化学習フレームワークである。 提案手法は,背景コンテキストを強調するために注意機構を変調し,より高い逆サンプルを生成し,不要なオブジェクト挿入を減らす。 EcomPaint-100Kは高品質で大規模な電子商取引の塗装データセットであり、標準化されたベンチマークEcomPaint-Benchは公正な評価を目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.053034031708254
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In web data, product images are central to boosting user engagement and advertising efficacy on e-commerce platforms, yet the intrusive elements such as watermarks and promotional text remain major obstacles to delivering clear and appealing product visuals. Although diffusion-based inpainting methods have advanced, they still face challenges in commercial settings due to unreliable object removal and limited domain-specific adaptation. To tackle these challenges, we propose Repainter, a reinforcement learning framework that integrates spatial-matting trajectory refinement with Group Relative Policy Optimization (GRPO). Our approach modulates attention mechanisms to emphasize background context, generating higher-reward samples and reducing unwanted object insertion. We also introduce a composite reward mechanism that balances global, local, and semantic constraints, effectively reducing visual artifacts and reward hacking. Additionally, we contribute EcomPaint-100K, a high-quality, large-scale e-commerce inpainting dataset, and a standardized benchmark EcomPaint-Bench for fair evaluation. Extensive experiments demonstrate that Repainter significantly outperforms state-of-the-art methods, especially in challenging scenes with intricate compositions. We will release our code and weights upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: Webデータでは、製品イメージは、Eコマースプラットフォームにおけるユーザエンゲージメントと広告効果を高めるために中心的な存在であるが、透かしやプロモーションテキストといった侵入的な要素は、明確で魅力的な製品ヴィジュアライゼーションを提供する上で大きな障害である。 拡散型塗布法は進歩しているが, 信頼性の低いオブジェクト除去やドメイン固有適応の制限により, 商業環境での課題に直面している。 これらの課題に対処するために,空間マッピングの軌道修正とグループ相対政策最適化(GRPO)を統合した強化学習フレームワークであるRepainterを提案する。 提案手法は,背景コンテキストを強調するために注意機構を変調し,より高い逆サンプルを生成し,不要なオブジェクト挿入を減らす。 また、グローバル、ローカル、セマンティック制約のバランスをとる複合報酬機構を導入し、視覚的アーティファクトを効果的に削減し、報酬のハッキングを行う。 さらに,EcomPaint-100K,高品質で大規模なeコマースインペインティングデータセット,および標準化されたベンチマークであるEcomPaint-Benchを公正な評価に貢献する。 大規模な実験により、Repainterは最先端の手法、特に複雑な構成を持つ挑戦的なシーンにおいて、著しく優れていることが示された。 私たちは受け入れに応じてコードと重みを公開します。

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