論文の概要: You Only Erase Once: Erasing Anything without Bringing Unexpected Content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.27599v1
• Date: Sun, 29 Mar 2026 09:42:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.03796
• Title: You Only Erase Once: Erasing Anything without Bringing Unexpected Content
• Title（参考訳）: 一度だけ消去する:予期せぬコンテンツを持ち込むことなく、あらゆるものを消去する
• Authors: Yixing Zhu, Qing Zhang, Wenju Xu, Wei-Shi Zheng,
• Abstract要約: よえお(よえお)は、不要な物や人工物なしで高品質な消去結果を生み出すオブジェクト消去のアプローチである。 我々は,大規模な実世界の画像のみを含む未ペアデータ上でオブジェクト消去拡散モデルを訓練することにより,この目標を達成する。 より効率的なトレーニングと推論を可能にするため、数段階の消去拡散モデルの訓練に拡散蒸留法を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.927496399405676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present YOEO, an approach for object erasure. Unlike recent diffusion-based methods which struggle to erase target objects without generating unexpected content within the masked regions due to lack of sufficient paired training data and explicit constraint on content generation, our method allows to produce high-quality object erasure results free of unwanted objects or artifacts while faithfully preserving the overall context coherence to the surrounding content. We achieve this goal by training an object erasure diffusion model on unpaired data containing only large-scale real-world images, under the supervision of a sundries detector and a context coherence loss that are built upon an entity segmentation model. To enable more efficient training and inference, a diffusion distillation strategy is employed to train for a few-step erasure diffusion model. Extensive experiments show that our method outperforms the state-of-the-art object erasure methods. Code will be available at https://zyxunh.github.io/YOEO-ProjectPage/.
• Abstract（参考訳）: 対象の消去のためのアプローチである「よえお」を提示する。 十分にペアリングされたトレーニングデータやコンテンツ生成に対する明示的な制約が欠如しているため、マスク領域内の予期せぬ内容を発生させることなく、対象物を消去することに苦慮する最近の拡散ベースの手法とは異なり、本手法は、周囲のコンテンツに対する全体的なコンテクストの一貫性を忠実に保ちながら、不要なオブジェクトやアーティファクトを不要に高品質なオブジェクト消去結果を生成することができる。 本研究では,大規模な実世界の画像のみを含む未ペアデータ上でオブジェクト消去拡散モデルをトレーニングし,サンドリーズ検出器とエンティティセグメンテーションモデル上に構築されたコンテキストコヒーレンス損失を制御した。 より効率的なトレーニングと推論を可能にするため、数段階の消去拡散モデルの訓練に拡散蒸留法を用いる。 大規模な実験により,本手法は最先端のオブジェクト消去法よりも優れていた。 コードはhttps://zyxunh.github.io/YOEO-ProjectPage/.comで入手できる。

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