論文の概要: FlowBypass: Rectified Flow Trajectory Bypass for Training-Free Image Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01805v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 08:37:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:34.012724
• Title: FlowBypass: Rectified Flow Trajectory Bypass for Training-Free Image Editing
• Title（参考訳）: FlowBypass: トレーニング不要の画像編集のための修正フロー軌跡バイパス
• Authors: Menglin Han, Zhangkai Ni,
• Abstract要約: トレーニング不要の画像編集は、その効率性とトレーニングデータからの独立性に注目が集まっている。 この問題に対処する以前の試みでは、一般的にバックボーン固有の機能操作を採用し、一般的な適用性を制限していた。 本稿では, インバージョンと再構成軌道を直接接続するバイパスを構成する, 整形流れを基盤とした, 新規かつ解析的なフレームワークであるFlowBypassを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.304374060580828
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training-free image editing has attracted increasing attention for its efficiency and independence from training data. However, existing approaches predominantly rely on inversion-reconstruction trajectories, which impose an inherent trade-off: longer trajectories accumulate errors and compromise fidelity, while shorter ones fail to ensure sufficient alignment with the edit prompt. Previous attempts to address this issue typically employ backbone-specific feature manipulations, limiting general applicability. To address these challenges, we propose FlowBypass, a novel and analytical framework grounded in Rectified Flow that constructs a bypass directly connecting inversion and reconstruction trajectories, thereby mitigating error accumulation without relying on feature manipulations. We provide a formal derivation of two trajectories, from which we obtain an approximate bypass formulation and its numerical solution, enabling seamless trajectory transitions. Extensive experiments demonstrate that FlowBypass consistently outperforms state-of-the-art image editing methods, achieving stronger prompt alignment while preserving high-fidelity details in irrelevant regions.
• Abstract（参考訳）: トレーニング不要の画像編集は、その効率性とトレーニングデータからの独立性に注目が集まっている。 しかし、既存のアプローチはインバージョン・リコンストラクション・トラジェクトリに大きく依存しており、これは本質的にトレードオフを課している: 長いトラジェクトリはエラーを蓄積し、忠実性を損なうが、短いものは編集プロンプトと十分な整合性を確保するのに失敗する。 この問題に対処する以前の試みでは、一般的にバックボーン固有の機能操作を採用し、一般的な適用性を制限していた。 これらの課題に対処するために,Rectified Flowを基盤とした新しい解析フレームワークであるFlowBypassを提案する。 2つの軌道の形式的導出を行い、そこから近似バイパス定式化とその数値解を求め、シームレスな軌道遷移を可能にする。 大規模な実験により、FlowBypassは最先端の画像編集手法を一貫して上回り、無関係な領域で高忠実性の詳細を保ちながら、より強力なプロンプトアライメントを実現している。

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