論文の概要: Making Implicit Preservation Intent Explicit in Conversational Image Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.07051v1
• Date: Wed, 08 Jul 2026 06:26:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-09 22:50:30.306093
• Title: Making Implicit Preservation Intent Explicit in Conversational Image Editing
• Title（参考訳）: 会話画像編集における暗黙の保存意図の明示化
• Authors: Soomin Han, Jihyung Ahn, Bumsoo Kim, Buru Chang,
• Abstract要約: OCCUR-Benchは,対話画像編集における時間保存の診断ベンチマークである。 また、履歴的な視覚的参照をペアリングすることで、暗黙の保存を明示するトレーニング不要のフレームワークであるReSpecも提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.1235140124427
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conversational image editing requires preserving not only visible content, but also content that temporarily disappears across turns. When newly added or modified content occludes a previously visible region, that region should reappear if it was never semantically changed. However, existing systems often fail to recover such occluded-but-unchanged content, producing inconsistent or hallucinated results. We introduce OCCUR-Bench, a diagnostic benchmark for temporal preservation in conversational image editing. OCCUR-Bench provides diverse occlusion-and-revelation scenarios with historical restoration references, enabling evaluation of faithful restoration rather than plausible regeneration. We also propose ReSpec, a training-free framework that makes implicit preservation explicit by pairing restoration-aware instructions with historical visual references. Given an editing history, ReSpec identifies what should persist, selects the historical image state that provides missing visual evidence, and conditions an in-context editor on the resulting instruction and reference image. Experiments show that ReSpec improves restoration fidelity and temporal consistency on OCCUR-Bench, highlighting the need to ground preservation in editing history rather than only the current image.
• Abstract（参考訳）: 会話的な画像編集には、可視コンテンツだけでなく、ターン中に一時的に消えるコンテンツも保存する必要がある。 新たに追加されたコンテンツや修正されたコンテンツが、以前見えていた領域を排除した場合、その領域はセマンティックに変更されていなければ再び現れるべきである。 しかし、既存のシステムはそのような排他的内容の回復に失敗することが多く、矛盾や幻覚的な結果をもたらす。 OCCUR-Benchは,対話画像編集における時間保存の診断ベンチマークである。 OCCUR-Benchは、様々な隠蔽と再発見のシナリオを歴史的復元基準と共に提供し、信頼性の高い再生よりも忠実な回復を評価することができる。 また,リカバリ対応命令と過去の視覚的参照をペアリングすることで,暗黙の保存を明示する,トレーニング不要のフレームワークであるReSpecを提案する。 編集履歴が与えられた後、ReSpecは持続すべきものを識別し、視覚的証拠の欠如を提供する履歴画像状態を選択し、結果の命令と参照画像に対してコンテキスト内エディタを条件とする。 実験により、ReSpecはOCCUR-Benchの復元精度と時間的一貫性を改善し、現在の画像だけでなく、編集履歴の保存の必要性を強調した。

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