Edicho：野生环境下的一致图像编辑
计算机视觉与模式识别
2025-01-15 v3
摘要
一致的编辑在野生环境下的图像中仍是一个技术挑战，由于各种不可控因素，如物体姿态、光照条件和摄影环境。Edicho 提出了一种基于扩散模型的训练-free 解决方案，其核心设计原则是利用显式图像对应关系来指导编辑。具体而言，关键组件包括注意力操控模块和经过精心优化的无分类器引导（CFG）去噪策略，这两者都考虑了预估计的对应关系。这种推理时间算法具有即插即用特性，兼容大多数基于扩散的编辑方法，如 ControlNet 和 BrushNet。广泛的实验结果表明，Edicho 在多样化的设置下实现了跨图像的一致编辑。我们将发布代码以促进未来研究。
关键词
引用
@article{arxiv.2412.21079,
title = {Edicho: Consistent Image Editing in the Wild},
author = {Qingyan Bai and Hao Ouyang and Yinghao Xu and Qiuyu Wang and Ceyuan Yang and Ka Leong Cheng and Yujun Shen and Qifeng Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.21079},
year = {2025}
}
备注
Project page: https://ant-research.github.io/edicho/