論文の概要: FlowSlider: Training-Free Continuous Image Editing via Fidelity-Steering Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02088v1
• Date: Thu, 02 Apr 2026 14:16:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-03 14:21:10.850409
• Title: FlowSlider: Training-Free Continuous Image Editing via Fidelity-Steering Decomposition
• Title（参考訳）: FlowSlider:Fidelity-Steering Decompositionによるトレーニング不要な連続画像編集
• Authors: Taichi Endo, Guoqing Hao, Kazuhiko Sumi,
• Abstract要約: 連続画像編集は、ソースイメージの忠実性を保ち、一貫した編集方向を維持しながら、スライダスタイルの編集強度の制御を提供することを目的としている。 本論文では,Rectified Flow で連続的な編集を行うためのトレーニング不要な textitFlowSlider を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07646713951724009
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Continuous image editing aims to provide slider-style control of edit strength while preserving source-image fidelity and maintaining a consistent edit direction. Existing learning-based slider methods typically rely on auxiliary modules trained with synthetic or proxy supervision. This introduces additional training overhead and couples slider behavior to the training distribution, which can reduce reliability under distribution shifts in edits or domains. We propose \textit{FlowSlider}, a training-free method for continuous editing in Rectified Flow that requires no post-training. \textit{FlowSlider} decomposes FlowEdit's update into (i) a fidelity term, which acts as a source-conditioned stabilizer that preserves identity and structure, and (ii) a steering term that drives semantic transition toward the target edit. Geometric analysis and empirical measurements show that these terms are approximately orthogonal, enabling stable strength control by scaling only the steering term while keeping the fidelity term unchanged. As a result, \textit{FlowSlider} provides smooth and reliable control without post-training, improving continuous editing quality across diverse tasks.
• Abstract（参考訳）: 連続画像編集は、ソースイメージの忠実性を保ち、一貫した編集方向を維持しながら、スライダスタイルの編集強度の制御を提供することを目的としている。 既存の学習ベースのスライダ法は一般的に、合成またはプロキシの監督で訓練された補助モジュールに依存している。 これにより、追加のトレーニングオーバーヘッドが導入され、トレーニングディストリビューションにスライダの動作が結合されるため、編集やドメインの分散シフト時の信頼性が低下する。 本稿では, ポストトレーニングを必要としないRectified Flowにおいて, 連続的な編集を行うためのトレーニング不要な方法である \textit{FlowSlider} を提案する。 \textit{FlowSlider}はFlowEditの更新を分解する 一 アイデンティティ及び構造を保全するソース条件安定化剤として機能する忠実度用語 (ii) ターゲット編集への意味的遷移を駆動するステアリング用語。 幾何学的解析と経験的測定により、これらの用語は概ね直交的であり、不確かさ項を保ちながらステアリング項のみをスケーリングすることで安定した強度制御を可能にすることが示されている。 結果として、‘textit{FlowSlider} はポストトレーニングなしでスムーズで信頼性の高いコントロールを提供し、多様なタスクにわたる継続的な編集品質を改善します。

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