論文の概要: FlashClear: Ultra-Fast Image Content Removal via Efficient Step Distillation and Feature Caching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.09003v2
• Date: Tue, 12 May 2026 06:32:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-13 18:21:06.941486
• Title: FlashClear: Ultra-Fast Image Content Removal via Efficient Step Distillation and Feature Caching
• Title（参考訳）: FlashClear: 効率的なステップ蒸留と特徴キャッシングによる超高速画像削除
• Authors: Yixin Tang, Jiawei Guo, Junxian Li, Zhiteng Li, Jixin Zhao, Bingya Zhang, Chenbo Wang, Yulun Zhang, Shangchen Zhou,
• Abstract要約: 拡散に基づくオブジェクト除去モデルは、すべてのタイムステップで全てのトークンを無差別にデノベートし、除去は通常小さな前景領域を含むことを無視する。 本稿では,領域認識型適応蒸留 (RAD) を実装するための潜在判別器を提案し,FlashClear という高効率な数ステップモデルを提案する。 さらに,FPAC (Foreground-Prioritized Asymmetric Attention and Caching) は,FPAC (Foreground-Prioritized Asymmetric Attention and Caching) を学習不要な加速戦略として提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.33145382932306
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, diffusion-based object removal models have achieved impressive results in eliminating objects and their associated visual effects. However, they indiscriminately denoise all tokens across all timesteps, ignoring that removal usually involves small foreground regions. This strategy introduces substantial computational overhead and prolonged inference times. To overcome this computational burden, we propose a latent discriminator to implement Region-aware Adversarial Distillation (RAD), yielding a highly efficient few-step model named FlashClear. Furthermore, tailored to few-step diffusion models, we propose FPAC (Foreground-Prioritized Asymmetric Attention and Caching), a training-free acceleration strategy. Extensive experiments demonstrate that our framework provides massive acceleration while maintaining or exceeding the performance of our base model, ObjectClear. Notably, on the OBER benchmark, our FlashClear achieves up to 8.26$\times$ and 122$\times$ speedup over ObjectClear and OmniPaint, respectively, while maintaining high visual quality and fidelity.
• Abstract（参考訳）: 近年,拡散型物体除去モデルにより,物体とその関連視覚効果の除去が達成されている。 しかしながら、すべてのタイムステップにまたがる全てのトークンを無差別に識別し、除去は通常小さな前景領域を含むことを無視する。 この戦略は計算オーバーヘッドを大幅に増加させ、推論時間を長くする。 この計算負担を克服するため、我々は、領域認識型対数蒸留(RAD)を実装する潜在判別器を提案し、FlashClearという名前の高効率な数ステップモデルを生成する。 さらに,FPAC (Foreground-Prioritized Asymmetric Attention and Caching) は,FPAC (Foreground-Prioritized Asymmetric Attention and Caching) を学習不要な加速戦略として提案する。 大規模な実験により、我々のフレームワークは、ベースモデルであるObjectClearの性能を維持したり、超えたりしながら、巨大な加速を提供します。 注目すべきは、OBERベンチマークにおいて、私たちのFlashClearは、高い視覚的品質と忠実さを維持しながら、ObjectClearとOmniPaintよりも最大8.26$\times$と122$\times$のスピードアップを実現しています。

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