論文の概要: Ctrl&Shift: High-Quality Geometry-Aware Object Manipulation in Visual Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11440v1
• Date: Wed, 11 Feb 2026 23:36:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.576755
• Title: Ctrl&Shift: High-Quality Geometry-Aware Object Manipulation in Visual Generation
• Title（参考訳）: Ctrl&Shift:ビジュアルジェネレーションにおける高品質な幾何学的オブジェクト操作
• Abstract要約: Ctrl&Shiftは3次元表現を明示せずに幾何一貫性のあるオブジェクト操作を実現するためのエンドツーエンド拡散フレームワークである。 我々の重要な洞察は、操作を2つの段階に分解することであり、オブジェクトの除去と、明示的なカメラポーズ制御の下での参照誘導塗装、および両者を統合拡散プロセス内にエンコードすることである。 我々の知る限り、これは、明示的な3Dモデリングに頼ることなく、きめ細かい幾何学的制御とオブジェクト操作の現実世界の一般化を統一する最初のフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.92056161129864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Object-level manipulation, relocating or reorienting objects in images or videos while preserving scene realism, is central to film post-production, AR, and creative editing. Yet existing methods struggle to jointly achieve three core goals: background preservation, geometric consistency under viewpoint shifts, and user-controllable transformations. Geometry-based approaches offer precise control but require explicit 3D reconstruction and generalize poorly; diffusion-based methods generalize better but lack fine-grained geometric control. We present Ctrl&Shift, an end-to-end diffusion framework to achieve geometry-consistent object manipulation without explicit 3D representations. Our key insight is to decompose manipulation into two stages, object removal and reference-guided inpainting under explicit camera pose control, and encode both within a unified diffusion process. To enable precise, disentangled control, we design a multi-task, multi-stage training strategy that separates background, identity, and pose signals across tasks. To improve generalization, we introduce a scalable real-world dataset construction pipeline that generates paired image and video samples with estimated relative camera poses. Extensive experiments demonstrate that Ctrl&Shift achieves state-of-the-art results in fidelity, viewpoint consistency, and controllability. To our knowledge, this is the first framework to unify fine-grained geometric control and real-world generalization for object manipulation, without relying on any explicit 3D modeling.
• Abstract（参考訳）: シーンリアリズムを保ちながら、画像やビデオ内のオブジェクトを移動または再配置するオブジェクトレベルの操作は、ポストプロダクション、AR、クリエイティブな編集の中心である。 しかし、既存の手法は、背景保存、視点シフトによる幾何学的一貫性、ユーザ制御可能な変換の3つの目標を共同で達成するのに苦労している。 幾何に基づくアプローチは正確な制御を提供するが、明示的な3次元再構成が必要であり、拡散に基づく手法はより良く一般化するが、きめ細かい幾何学的制御は欠く。 Ctrl&Shiftは3次元表現を明示せずに幾何一貫性のあるオブジェクト操作を実現するためのエンドツーエンド拡散フレームワークである。 我々の重要な洞察は、操作を2つの段階に分解することであり、オブジェクトの除去と、明示的なカメラポーズ制御の下での参照誘導塗装、および両者を統合拡散プロセス内にエンコードすることである。 正確で不整合な制御を実現するため、タスク間の背景、アイデンティティ、ポーズを分離するマルチタスク・マルチステージトレーニング戦略を設計する。 一般化を改善するため、推定相対カメラのポーズでペア画像とビデオのサンプルを生成するスケーラブルな実世界のデータセット構築パイプラインを導入する。 大規模な実験により、Ctrl&Shiftは忠実さ、視点の整合性、制御性において最先端の結果を達成することが示された。 我々の知る限り、これは、明示的な3Dモデリングに頼ることなく、きめ細かい幾何学的制御とオブジェクト操作の現実世界の一般化を統一する最初のフレームワークである。

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