論文の概要: One Evaluation Is Enough: Inversion-Free Image Editing with Trajectory Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.30827v1
• Date: Thu, 22 Oct 2026 06:56:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-24 02:08:44.264335
• Title: One Evaluation Is Enough: Inversion-Free Image Editing with Trajectory Correction
• Title（参考訳）: トラジェクティブ補正によるインバージョンフリー画像編集
• Abstract要約: 単一の時間的フィールド評価は、信頼性の高いインバージョンフリー編集に十分であることを示す。 ECTは、非常に短い編集時間で、編集品質が安定的に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.332921795234988
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-image editing commonly relies on inversion and iterative sampling, while efficient one-step editors often stabilize a large update by estimating and averaging editing fields at multiple noise levels. We ask a stricter question: is a single temporal field evaluation sufficient for reliable inversion-free editing? Our answer rests on a previously underused duality in a variance-preserving (VP) one-step model: one source-target query at a shared noisy state simultaneously determines a local angular semantic tangent and a clean endpoint displacement. We integrate the tangent over the analytically known remaining VP angle to obtain a nominal one-step transport, and use the endpoint displacement to correct its long-horizon extrapolation through a constrained projection. This transport-first, correction-second construction yields Endpoint-Calibrated Transport (ECT), a closed-form, training-free editor requiring only one noise level, two text conditions packed into one denoiser batch, and one latent update. ECT requires no image inversion, trajectory integration, second temporal observation, or iterative optimization, and can be directly applied to pretrained epsilon-prediction VP one-step generators. Across the reported benchmark settings, ECT delivers stable gains in editing quality within an extremely short editing time.
• Abstract（参考訳）: 実画像編集はインバージョンと反復サンプリングによく依存するが、効率的なワンステップエディタは、複数のノイズレベルで編集フィールドを推定し平均化することにより、大きな更新を安定化させることが多い。 我々はより厳密な質問をする:信頼できるインバージョンフリー編集に1つの時間的フィールド評価は十分か? 我々の答えは、分散保存(VP)ワンステップモデルにおける未使用の双対性に基づいており、共有ノイズ状態における1つのソースターゲットクエリは、局所的な角のセマンティックな接点とクリーンなエンドポイントの変位を同時に決定する。 解析的に知られた残りのVP角に接点を組み、名目上の一段階輸送を得るとともに、終端変位を用いて、制約された投影を通してその長方形外挿を補正する。 このトランスポートファーストの修正秒構成では、Endpoint-Calibrated Transport (ECT)が得られ、1つのノイズレベルと2つのテキスト条件を1つのDenoiserバッチに詰め込み、1つの遅延更新を必要とするクローズドフォームのトレーニングフリーエディタである。 ECTは画像インバージョン、軌道積分、第2の時間観測、反復最適化を必要としないため、事前訓練されたエプシロン予測VPワンステップジェネレータに直接適用することができる。 報告されたベンチマーク設定全体を通じて、ECTは、非常に短い編集時間で、編集品質の安定した向上を提供する。

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