論文の概要: Drag within Prior Distribution: Text-Conditioned Point-Based Image Editing within Distribution Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.13349v1
• Date: Wed, 13 May 2026 11:05:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 23:30:28.000296
• Title: Drag within Prior Distribution: Text-Conditioned Point-Based Image Editing within Distribution Constraints
• Title（参考訳）: 事前分布におけるドラッグ:分散制約内におけるテキスト記述ポイントベース画像編集
• Authors: Haoyang Hu, Masataka Seo, Yen-Wei Chen,
• Abstract要約: 拡散に基づく点編集は、雑音潜時摂動の多様体に局所的な摂動を適用することで、画像の意味や細部を操作できる。 伝統的な点ベースの編集は、運動軌跡を定義するためにハンドルとターゲットポイントのペアに依存している。 中間編集ステップの評価とガイドを行うCLIPベースのモデルを導入し、生成した結果がセマンティックに一致し続けることを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.503616785263929
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion-based point editing methods have gained significant traction in image editing tasks due to their ability to manipulate image semantics and fine details by applying localized perturbations on the manifold of noise latent. However, these approaches face several limitations. Traditional point-based editing relies on pairs of handle and target points to define motion trajectories, which can introduce ambiguity or unnecessary alterations. Furthermore, when the distance between the handle and target points is large, the accumulated perturbations often cause the noise latent deviation from inversion score trajectory, resulting in unnatural artifacts. To address these issues in global editing tasks, we introduce a CLIP-based model to evaluate and guide intermediate editing steps, ensuring that the generated results remain both semantically aligned. Additionally, we propose a prior-preservation loss that constrains the optimized latent code to stay within the sampling space of the diffusion prior, improving consistency with the original data distribution, to ensure the model generates images along a familiar score trajectory. For fine-grained tasks, we present a directionally-weighted point tracking mechanism that steers the editing process toward the target direction within similar feature regions. This improves both the tracking accuracy and generation quality, while also reducing the editing time.
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づく点編集法は,雑音潜時多様体に局所的な摂動を適用することで,画像の意味や細部を操作できることから,画像編集タスクにおいて大きな注目を集めている。 しかし、これらのアプローチにはいくつかの制限がある。 従来の点ベースの編集は、運動軌跡を定義するためにハンドルとターゲットポイントのペアに依存しており、曖昧さや不必要な変更をもたらす可能性がある。 さらに、ハンドルと目標点の距離が大きくなると、蓄積された摂動はしばしば逆スコア軌道からのノイズ潜時偏差を引き起こし、非自然的なアーティファクトとなる。 グローバル編集タスクにおけるこれらの課題に対処するために、中間編集ステップの評価とガイドを行うCLIPベースのモデルを導入し、生成した結果がセマンティックに一致し続けることを保証する。 さらに、最適化された潜伏符号を拡散前のサンプリング空間内に留まらせることを制限し、元のデータ分布との整合性を改善し、親しみのあるスコア軌道に沿って画像を生成する事前保存損失を提案する。 細粒度タスクに対して、同様の特徴領域内において、編集プロセスを目標方向に向けて制御する方向重み付きポイントトラッキング機構を提案する。 これにより、トラッキング精度と生成品質が向上し、編集時間も短縮される。

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