图像生成

A$^2$-Edit: Precise Reference-Guided Image Editing of Arbitrary Objects and Ambiguous Masks

A²-Edit：基于精确参考的任意物体和模糊掩码图像编辑

Huayu Zheng, Guangzhao Li, Baixuan Zhao, Siqi Luo, Hantao Jiang, Guangtao Zhai, Xiaohong Liu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title)；inpainting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出A²-Edit框架，通过大规模多类别数据集UniEdit-500K解决现有数据集的同质化和类别覆盖不足问题，引入Transformer混合模块和Mask Annealing训练策略，实现高效任意物体编辑。

3D-Consistent Multi-View Editing by Correspondence Guidance

通过对应引导的3D一致多视角编辑

Josef Bengtson, David Nilsson, Dong In Lee, Yaroslava Lochman, Fredrik Kahl

机构 * Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； Korea University（韩国大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：diffusion(abstract)；image editing(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种无需训练的引导框架，通过在图像编辑过程中强制多视角一致性，提升3D表示如NeRF或高斯点云模型的编辑一致性，实验表明其显著优于现有方法。

Comments Added experiments with FLUX.1 editing method