論文の概要: MooD: Perception-Enhanced Efficient Affective Image Editing via Continuous Valence-Arousal Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02521v2
• Date: Wed, 13 May 2026 13:22:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 17:13:58.748904
• Title: MooD: Perception-Enhanced Efficient Affective Image Editing via Continuous Valence-Arousal Modeling
• Title（参考訳）: MooD: 連続評価による知覚力向上効果画像編集-覚醒モデル
• Abstract要約: Affective Image Editing (AIE)は、視覚的コンテンツを修正して、ターゲットの感情を誘発することを目的としている。 本稿では,連続的Valence-Arousal(VA)値を編集命令として直接活用する最初のフレームワークであるMooDを提案する。 本研究は,MooDが高効率を維持しつつ,情動制御性と視覚的忠実性の両方において優れた性能を発揮することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7122126781526745
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Affective Image Editing (AIE) aims to modify visual content to evoke targeted emotions. Although current approaches achieve impressive editing quality, they often overlook inference efficiency, which limits their applicability in computational social scenarios. Moreover, most methods depend on discrete emotion representations, which hinder the continuous modeling of complex human emotions and constrain expressive capabilities in interactive scenarios. To tackle these gaps, we propose MooD, the first framework that directly leverages continuous Valence-Arousal (VA) values as editing instruction for fine-grained and efficient AIE in computational social systems. Specifically, we first introduce a VA-Aware retrieval strategy to bridge vague affective values and detailed visual semantics. Building upon this, MooD integrates visual transfer and perception-enhanced semantic guidance to achieve controllable AIE. Furthermore, considering that existing VA-annotated datasets mainly focus on social scenarios and largely overlook natural scenes, we therefore construct AffectSet, a comprehensive VA-annotated dataset covering diverse scenarios, to support model optimization and evaluation. Extensive qualitative and quantitative experimental results demonstrate that our MooD achieves superior performance in both affective controllability and visual fidelity while maintaining high efficiency. A series of ablation studies further reveal the crucial factors of our design.
• Abstract（参考訳）: Affective Image Editing (AIE)は、視覚的コンテンツを修正して、ターゲットの感情を誘発することを目的としている。 現在のアプローチは印象的な編集品質を実現するが、しばしば推論効率を見落とし、計算社会のシナリオにおける適用性を制限している。 さらに、ほとんどの手法は、複雑な人間の感情の連続的なモデリングや、対話的なシナリオにおける制約的表現能力を妨げる、離散的な感情表現に依存している。 これらのギャップに対処するため,計算社会システムにおいて,連続的Valence-Arousal(VA)値を直接的に活用する最初のフレームワークであるMooDを提案する。 具体的には、まず、あいまいな感情値と詳細な視覚的意味論を橋渡しするVA-Aware検索戦略を導入する。 このことに基づいて、MooDは視覚伝達と知覚強化セマンティックガイダンスを統合して、制御可能なAIEを実現する。 さらに,既存のVAアノテートデータセットは,主に社会シナリオに焦点をあて,自然シーンを概ね見落としていることから,モデル最適化と評価をサポートするために,様々なシナリオをカバーする包括的なVAアノテートデータセットであるAffectSetを構築した。 広汎な定性的および定量的実験により,MooDは高い効率を維持しつつ,情動制御性と視覚的忠実性の両方において優れた性能を発揮することが示された。 一連のアブレーション研究は、我々の設計の重要な要素をさらに明らかにしている。

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