[Paper] ProEdit：基于反演的编辑，从 Prompt 正确实现

发布: 2天前 (2025年12月27日 GMT+8 02:59)

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原文: arXiv

Source: arXiv - 2512.22118v1

Overview

ProEdit 解决了基于扩散的图像和视频编辑中长期存在的痛点：逆向驱动的方法往往过于紧贴原始内容，导致难以进行大胆的修改，例如改变主体的姿势、颜色或数量。通过重新设计在扩散采样步骤中源信息的混合方式，作者提供了即插即用的升级，使编辑效果明显更锐利、更忠实，同时保持背景的一致性。

反演基线 – 采用任意将输入图像/视频映射到潜在表示（即“源潜在”）的扩散反演技术。
区域感知 KV‑mix
- 在每一次去噪步骤中，注意力机制通常会对整个画布使用相同的键/值（KV）张量。
- KV‑mix 将编辑掩码内部的 KV 张量替换为源 KV 与目标 KV（由提示词生成）的加权混合。
- 这种局部混合使模型将编辑区域视为“新内容”，同时对未触及的背景仍使用源 KV。
Latents‑Shift
- 在扩散循环之前，使用小幅随机高斯偏移加上提示词条件的偏置，对掩码区域内的源潜在进行扰动。
- 该偏移打破了反演潜在与后续采样之间的紧密耦合，为模型遵循新指令提供空间。
即插即用集成 – KV‑mix 与 Latents‑Shift 作为薄包装器插入现有扩散调度器，仅需少量额外代码且无需额外训练数据。

定性：用户报告称 ProEdit 能够改变狗的品种、旋转汽车，或在不出现残影伪影的情况下添加/删除物体，而之前的逆向方法在这些方面表现不佳。
消融实验：去除 KV‑mix 会使 CLIP‑Score 下降约 0.03；去除 Latents‑Shift 会使其下降约 0.04，证实两者都是必不可少的。
速度：在 RTX 3090 上，新增的操作每个 diffusion 步耗时 < 5 ms，保持了近实时的编辑流水线。

内容创作工具 – 将 ProEdit 集成到照片编辑 SaaS（例如 Canva、Figma 插件）中，使非专业人士能够通过自然语言提示重写图像元素，同时保持背景的真实度。
视频后期制作 – 将 ProEdit 用于帧级编辑，实现快速视觉特效（更改服装颜色、添加道具），无需重新渲染整个剪辑。
游戏资产流水线 – 设计师可以通过提示进行更改，实时生成变体精灵或纹理，加速迭代周期。
电子商务 – 根据用户查询动态调整产品照片（例如更换颜色、添加配件），减少多次拍摄的需求。
开源采纳 – 由于 ProEdit 是即插即用的模块，现有基于扩散的库（Diffusers、Stable Diffusion WebUI）只需一次 pip 安装即可升级，对开发者而言摩擦极低。

Mask dependence – ProEdit仍然需要相对准确的编辑掩码；自动掩码生成仍是一个未解决的挑战。
Extreme pose or geometry changes – 非常大的变换（例如把猫变成马）仍可能产生失真，这表明潜在位移幅度可能需要自适应缩放。
Video temporal consistency – 虽然结果有所提升，但当编辑区域快速移动时仍会出现偶尔的闪烁；未来工作可以加入时间注意力或光流引导的 KV‑mix。
Broader modality testing – 本文聚焦于 RGB 图像/视频；扩展到深度图、分割掩码或 3‑D 资产将提升适用范围。

ProEdit 证明了对扩散注意力管线进行适度且精准的微调即可释放出更具表现力的、基于提示的编辑能力——这一洞见应当激发生成式 AI 工具箱中一波“即插即用”升级的浪潮。