論文の概要: FreqEdit: Preserving High-Frequency Features for Robust Multi-Turn Image Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01755v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 15:00:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.90719
• Title: FreqEdit: Preserving High-Frequency Features for Robust Multi-Turn Image Editing
• Title（参考訳）: FreqEdit:ロバストなマルチターン画像編集のための高周波フィーチャを保存する
• Authors: Yucheng Liao, Jiajun Liang, Kaiqian Cui, Baoquan Zhao, Haoran Xie, Wei Liu, Qing Li, Xudong Mao,
• Abstract要約: トレーニング不要のフレームワークであるFreqEditを10回以上連続する安定した編集を可能にする。 提案手法は,(1) 基準速度場からの高頻度特徴注入による細部情報保存,(2) 正確な領域特異的制御のために注入強度を空間的に調節する適応注入戦略,(3) 編集軌道を周期的に補正して過度制約を防ぐ経路補償機構の3つの相乗的成分からなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.172235115031018
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Instruction-based image editing through natural language has emerged as a powerful paradigm for intuitive visual manipulation. While recent models achieve impressive results on single edits, they suffer from severe quality degradation under multi-turn editing. Through systematic analysis, we identify progressive loss of high-frequency information as the primary cause of this quality degradation. We present FreqEdit, a training-free framework that enables stable editing across 10+ consecutive iterations. Our approach comprises three synergistic components: (1) high-frequency feature injection from reference velocity fields to preserve fine-grained details, (2) an adaptive injection strategy that spatially modulates injection strength for precise region-specific control, and (3) a path compensation mechanism that periodically recalibrates the editing trajectory to prevent over-constraint. Extensive experiments demonstrate that FreqEdit achieves superior performance in both identity preservation and instruction following compared to seven state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 自然言語によるインストラクションに基づく画像編集は、直感的な視覚操作のための強力なパラダイムとして登場した。 最近のモデルでは、シングル編集で印象的な結果が得られるが、マルチターン編集では、深刻な品質劣化に悩まされている。 系統解析により,この品質劣化の原因は,高周波情報の進行的損失であることがわかった。 トレーニング不要のフレームワークであるFreqEditを10回以上連続する安定した編集を可能にする。 提案手法は,(1) 基準速度場からの高頻度特徴注入による細部情報保存,(2) 正確な領域特異的制御のために注入強度を空間的に調節する適応注入戦略,(3) 編集軌道を周期的に補正して過度制約を防ぐ経路補償機構の3つの相乗的成分からなる。 大規模な実験により、FreqEditは7つの最先端ベースラインと比較して、アイデンティティ保存と命令の双方において優れた性能を発揮することが示された。

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