論文の概要: Refinement Is Inherently Editable: Training-Free Prompt-to-Prompt Image Editing with Generative Refinement Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.20633v1
• Date: Thu, 17 Sep 2026 16:19:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-20 08:55:54.369066
• Title: Refinement Is Inherently Editable: Training-Free Prompt-to-Prompt Image Editing with Generative Refinement Network
• Title（参考訳）: リファインメントは本質的に編集可能: 生成的リファインメントネットワークによるトレーニング不要のプロンプトとプロンプトの画像編集
• Abstract要約: RefineEditは、Generative Refinement Network上に構築されたトレーニングフリーのプロンプトとプロンプトの画像編集フレームワークである。 私たちのキーとなるアイデアは、バイナリイメージコードのグローバルな洗練を通じて、コンテンツ生成とローカライズを2つにまとめることです。 評価手法の中で,PSNR,LPIPS,MSE,SSIMの背景保存スコアと,最も高い全画像・編集領域CLIPスコアを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.241263234760897
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-guided image editing must introduce the requested changes while preserving unrelated source content. Diffusion-based editors rely on spatial controls whose inaccuracies can leave edits incomplete or alter unrelated regions. Causal autoregressive editors face a further constraint: their fixed decoding order limits revision of earlier decisions. We introduce RefineEdit, a training-free prompt-to-prompt image editing framework built on a Generative Refinement Network. Our key idea is to couple edit localization with content generation through the global refinement of binary image codes, allowing editing evidence to be reassessed as the image evolves. RefineEdit initializes an editing branch from an intermediate source state, reusing the emerging layout. We compare the probabilities assigned by the two branches to the same source-sampled bits, using their signed differences to select editable positions and bits. Selected bits follow editing refinement, while the remaining bits copy the evolving source state. To stabilize editing across refinement steps, adaptive spatial freezing limits unnecessary mask expansion, while finite bit locking keeps recently selected bits editable. The framework requires no additional training, external masks, or attention control. Across nine editing categories of PIE-Bench, RefineEdit achieves the best background-preservation scores in PSNR, LPIPS, MSE and SSIM, together with the highest whole-image and edited-region CLIP scores among the evaluated methods.
• Abstract（参考訳）: テキスト誘導画像編集は、無関係なソースコンテンツを保持しながら要求された変更を導入する必要がある。 拡散ベースのエディタは、不正確さが編集の不完全さや非関連領域の変更を残せる空間制御に依存している。 因果的自己回帰的編集者は、さらに制約に直面している。 本稿では,ジェネレーティブ・リファインメント・ネットワーク上に構築されたトレーニングフリーのプロンプト・プロンプト・プロンプト画像編集フレームワークであるRefineEditを紹介する。 私たちのキーとなるアイデアは、バイナリイメージコードのグローバルな洗練を通じて、コンテンツ生成とローカライゼーションを結合することで、画像が進化するにつれて、編集エビデンスを再評価できるようにすることです。 RefineEditは、編集ブランチを中間ソース状態から初期化し、出現するレイアウトを再利用する。 我々は、2つのブランチが割り当てた確率を同じソースサンプリングビットと比較し、その符号付き差を使って編集可能な位置とビットを選択する。 選択されたビットは編集の洗練に従い、残りのビットは進化するソース状態をコピーする。 適応的空間凍結限界不要マスク展開を、最近選択されたビットを編集可能とした有限ビットロックにおいて、精錬工程間の編集を安定化させる。 このフレームワークは、追加のトレーニング、外部マスク、アテンションコントロールを必要としない。 PIE-Benchの9つの編集カテゴリにおいて、RefineEditはPSNR, LPIPS, MSE, SSIMの背景保存スコアと、評価手法の中で最も高い全画像と編集領域のCLIPスコアを達成している。

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