仅需一次擦除：擦除任意对象而不引入意外内容
计算机视觉与模式识别
2026-03-31 v1
摘要
我们提出了YOEO，一种用于对象擦除的方法。与最近的扩散方法不同，这些方法由于缺乏足够的配对训练数据和内容生成的显式约束，难以在掩码区域内擦除目标对象而不产生意外内容，我们的方法能够在忠实保持整体上下文与周围内容一致性的同时，生成高质量的对象擦除结果，不产生不需要的对象或伪影。我们通过仅使用大规模真实世界图像的无配对数据，在杂物检测器和基于实体分割模型的上下文一致性损失的监督下训练对象擦除扩散模型来实现这一目标。为了实现更高效的训练和推理，采用了扩散蒸馏策略来训练几步擦除扩散模型。大量实验表明，我们的方法优于最先进的对象擦除方法。代码将在 https://zyxunh.github.io/YOEO-ProjectPage/ 上公开。
引用
@article{arxiv.2603.27599,
title = {You Only Erase Once: Erasing Anything without Bringing Unexpected Content},
author = {Yixing Zhu and Qing Zhang and Wenju Xu and Wei-Shi Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.27599},
year = {2026}
}
备注
Accepted by CVPR2026