EEdit：重新思考空间与时间冗余以实现高效图像编辑

基于反演的图像编辑正在迅速发展，但受到显著的计算开销阻碍，限制了其在实时交互场景中的应用。在本文中，我们重新审视了基于反演的图像编辑中同时存在于空间和时间维度的冗余，例如未编辑区域中的不必要计算以及反演过程中的冗余。为应对这些挑战，我们提出了一个名为 EEdit 的实用框架以实现高效图像编辑。具体而言，我们引入了三种技术逐一解决这些问题。对于空间冗余，引入空间局部缓存来计算编辑区域及其邻近区域，同时跳过未编辑区域，并设计令牌索引预处理以进一步加速缓存。对于时间冗余，提出反演步跳过以复用潜变量实现高效编辑。我们的实验在广泛的编辑任务（包括提示引导图像编辑、拖拽和图像合成）中展示了平均 2.46 $\times$ 的加速且无性能下降。我们的代码可在 https://github.com/yuriYanZeXuan/EEdit 获取。