論文の概要: Root-Selecting Fixed-Point Inversion for Rectified Flows via Trajectory Straightness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.17584v1
• Date: Tue, 16 Jun 2026 06:46:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.313169
• Title: Root-Selecting Fixed-Point Inversion for Rectified Flows via Trajectory Straightness
• Title（参考訳）: 軌道傾斜による整流流れに対するルート選択固定点インバージョン
• Authors: Semin Kim, Jihwan Yoon, Seunghoon Hong,
• Abstract要約: 既存の固定点反転法は、各反転ステップを固定点問題として定式化することにより、反転精度を向上させる。 本稿では,より直線的な逆軌道を誘導する固定点解を選択する固定点逆変換法であるSelFixを提案する。 FLUX.1-devとPIE-Benchの実験では、SelFixは固定点インバージョンを改善し、より強力な実像再構成を実現し、ソース保存のプロンプトベースの編集を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.899979970076163
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Finding the initial noise that generates a given data sample, known as inversion, is a key component for downstream applications such as training-free image editing. Existing fixed-point inversion methods improve inversion accuracy by formulating each inversion step as a fixed-point problem, but they lack a principled mechanism for selecting among multiple fixed-point solutions that can arise in practice. We observe that different selections induce different inversion trajectories, leading to substantial variation in reconstruction and editing quality. For rectified flows, we further find that this variation is closely associated with trajectory straightness, motivating straightness as a principled selection criterion. We propose SelFix, a fixed-point inversion method that selects fixed-point solutions inducing straighter inverse trajectories while retaining convergence to an exact inverse root under standard local assumptions. Experiments on FLUX.1-dev and PIE-Bench show that SelFix improves fixed-point inversion, achieving stronger real-image reconstruction and better source-preserving prompt-based editing than prior inversion baselines. The code is available at https://github.com/seminkim/selfix.
• Abstract（参考訳）: インバージョンとして知られるデータサンプルを生成する初期ノイズを見つけることは、トレーニング不要の画像編集のような下流アプリケーションにとって重要なコンポーネントである。 既存の固定点反転法は、各反転ステップを固定点問題として定式化することで、反転精度を向上させるが、実際には起こりうる複数の固定点解の中から選択する原理的なメカニズムは欠如している。 我々は、異なる選択が異なる反転軌道を誘導し、再構成や編集品質にかなりの変化をもたらすことを観察した。 整流流の場合、この変動は軌道の直線性と密接に関連しており、基本選択基準として直線性を動機付けている。 固定点インバージョン法であるSelFixを提案する。これは、標準的な局所的な仮定の下で、正確な逆ルートへの収束を維持しつつ、より直線的な逆軌道を誘導する固定点解を選択する。 FLUX.1-devとPIE-Benchの実験では、SelFixは固定点インバージョンを改善し、より強力な実像再構成を実現し、ソース保存プロンプトベースの編集を以前のインバージョンベースラインよりも改善している。 コードはhttps://github.com/seminkim/selfix.comで公開されている。

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