論文の概要: PerTouch: VLM-Driven Agent for Personalized and Semantic Image Retouching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12998v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 05:39:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:24.693781
• Title: PerTouch: VLM-Driven Agent for Personalized and Semantic Image Retouching
• Title（参考訳）: PerTouch: パーソナライズされたセマンティックなイメージリタッチのためのVLM駆動エージェント
• Authors: Zewei Chang, Zheng-Peng Duan, Jianxing Zhang, Chun-Le Guo, Siyu Liu, Hyungju Chun, Hyunhee Park, Zikun Liu, Chongyi Li,
• Abstract要約: 本稿ではPerTouchと呼ばれる拡散型画像修正フレームワークを提案する。 本手法は,グローバルな美学を維持しつつ,セマンティックレベルのイメージリタッチをサポートする。 我々は,強力なユーザ命令と弱いユーザ命令の両方を扱えるVLMエージェントを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.3683137773426
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image retouching aims to enhance visual quality while aligning with users' personalized aesthetic preferences. To address the challenge of balancing controllability and subjectivity, we propose a unified diffusion-based image retouching framework called PerTouch. Our method supports semantic-level image retouching while maintaining global aesthetics. Using parameter maps containing attribute values in specific semantic regions as input, PerTouch constructs an explicit parameter-to-image mapping for fine-grained image retouching. To improve semantic boundary perception, we introduce semantic replacement and parameter perturbation mechanisms in the training process. To connect natural language instructions with visual control, we develop a VLM-driven agent that can handle both strong and weak user instructions. Equipped with mechanisms of feedback-driven rethinking and scene-aware memory, PerTouch better aligns with user intent and captures long-term preferences. Extensive experiments demonstrate each component's effectiveness and the superior performance of PerTouch in personalized image retouching. Code is available at: https://github.com/Auroral703/PerTouch.
• Abstract（参考訳）: 画像のリタッチは、ユーザのパーソナライズされた美的好みに合わせて視覚的品質を向上させることを目的としている。 制御性と主観性のバランスをとることの課題に対処するため,PerTouchと呼ばれる拡散型画像修正フレームワークを提案する。 本手法は,グローバルな美学を維持しつつ,セマンティックレベルのイメージリタッチをサポートする。 特定のセマンティック領域の属性値を含むパラメータマップを入力として、PerTouchは、きめ細かい画像リタッチのための明示的なパラメータ・ツー・イメージマッピングを構築する。 意味的境界知覚を改善するために,学習過程における意味的置換とパラメータ摂動機構を導入する。 自然言語命令と視覚的制御を結びつけるために,強い命令と弱い命令の両方を扱えるVLM駆動エージェントを開発した。 フィードバック駆動の再考とシーン認識メモリのメカニズムを備えたPerTouchは、ユーザの意図と整合し、長期的な好みをキャプチャする。 大規模な実験では、パーソナライズされたイメージリタッチにおける各コンポーネントの有効性とPerTouchの優れたパフォーマンスが示されている。 コードは、https://github.com/Auroral703/PerTouch.comで入手できる。

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