論文の概要: Inference-time Trajectory Optimization for Manga Image Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.27790v1
• Date: Sun, 29 Mar 2026 18:02:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.117302
• Title: Inference-time Trajectory Optimization for Manga Image Editing
• Title（参考訳）: マンガ画像編集のための推定時間軌道最適化
• Authors: Ryosuke Furuta,
• Abstract要約: 本稿では,入力画像のみを用いて,予め訓練された画像編集モデルを各入力マンガ画像に調整する推論時間適応手法を提案する。 実験の結果,提案手法は計算オーバーヘッドを無視しながら,既存のベースラインを一貫して上回ることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.636610952417278
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an inference-time adaptation method that tailors a pretrained image editing model to each input manga image using only the input image itself. Despite recent progress in pretrained image editing, such models often underperform on manga because they are trained predominantly on natural-image data. Re-training or fine-tuning large-scale models on manga is, however, generally impractical due to both computational cost and copyright constraints. To address this issue, our method slightly corrects the generation trajectory at inference time so that the input image can be reconstructed more faithfully under an empty prompt. Experimental results show that our method consistently outperforms existing baselines while incurring only negligible computational overhead.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,入力画像のみを用いて,予め訓練された画像編集モデルを各入力マンガ画像に調整する推論時間適応手法を提案する。 近年の事前訓練画像編集の進歩にもかかわらず、これらのモデルは自然画像データに基づいて主に訓練されているため、マンガでは性能が劣ることが多い。 しかし、マンガ上の大規模なモデルの再訓練や微調整は、一般的には計算コストと著作権の制約により非現実的である。 この問題に対処するため,提案手法は,入力画像が空のプロンプトの下でより忠実に再構成できるように,推論時の生成軌道をわずかに補正する。 実験の結果,提案手法は計算オーバーヘッドを無視しながら,既存のベースラインを一貫して上回ることがわかった。

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