Dragging with Geometry: From Pixels to Geometry-Guided Image Editing

📄 arXiv: 2509.25740v1 📥 PDF

作者: Xinyu Pu, Hongsong Wang, Jie Gui, Pan Zhou

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-30

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出GeoDrag，利用几何信息引导图像编辑，提升操控精度与一致性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 图像编辑 几何引导 拖拽式编辑 3D几何 位移场 多点编辑 图像变形

📋 核心要点

  1. 现有拖拽式图像编辑方法缺乏对3D几何信息的有效利用，导致在几何变换场景下编辑精度和一致性较差。
  2. GeoDrag通过统一的位移场融合3D几何和2D空间先验，实现几何引导下的精确图像编辑，并解决多点拖拽冲突。
  3. 实验表明，GeoDrag在精度、结构一致性和多点编辑能力方面优于现有方法，提升了图像编辑的质量。

📝 摘要（中文）

交互式点控制图像编辑是一种可控的编辑方式，能够精确而灵活地操作图像内容。然而，大多数基于拖拽的方法主要在2D像素平面上操作，对3D线索的利用有限。因此，它们经常产生不精确和不一致的编辑结果，尤其是在旋转和透视变换等几何密集型场景中。为了解决这些局限性，我们提出了一种新的几何引导的拖拽式图像编辑方法——GeoDrag，它解决了三个关键挑战：1) 将3D几何线索融入像素级编辑，2) 减轻仅由几何引导引起的不连续性，3) 解决多点拖拽引起的冲突。GeoDrag建立在一个统一的位移场之上，该位移场共同编码了3D几何和2D空间先验，从而能够在单个前向传递中实现连贯、高保真和结构一致的编辑。此外，还引入了一种无冲突的分区策略来隔离编辑区域，有效地防止干扰并确保一致性。在各种编辑场景中进行的大量实验验证了我们方法的有效性，显示出卓越的精度、结构一致性和可靠的多点可编辑性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于拖拽的图像编辑方法主要在2D像素平面操作，忽略了图像的3D几何信息。这导致在涉及旋转、透视变换等几何操作时，编辑结果容易出现不精确、不一致的问题，难以保持图像结构的完整性。尤其是在多点拖拽的情况下，不同控制点之间可能产生冲突，进一步降低编辑质量。

核心思路：GeoDrag的核心思路是将3D几何信息融入到2D像素级别的编辑过程中，利用3D几何先验来引导像素的位移，从而提高编辑的精度和一致性。通过构建一个统一的位移场，同时编码3D几何信息和2D空间先验，实现对图像的连贯、高保真编辑。此外，采用无冲突分区策略，避免多点拖拽时的相互干扰。

技术框架：GeoDrag的整体框架包含以下几个主要模块：1) 3D几何估计模块，用于从输入图像中估计深度信息和表面法向量等3D几何特征；2) 位移场生成模块，该模块将3D几何特征和2D空间先验融合，生成一个统一的位移场，用于指导像素的移动；3) 图像变形模块，根据生成的位移场，对图像进行变形，得到编辑后的图像；4) 冲突解决模块，采用无冲突分区策略，将图像划分为多个独立的编辑区域，避免多点拖拽时的相互干扰。

关键创新：GeoDrag的关键创新在于：1) 提出了一个统一的位移场，能够同时编码3D几何信息和2D空间先验，从而实现几何引导的图像编辑。2) 引入了无冲突分区策略，有效解决了多点拖拽时的冲突问题，提高了编辑的稳定性和一致性。与现有方法相比，GeoDrag能够更好地利用图像的3D几何信息，从而在几何变换场景下实现更精确、更一致的编辑效果。

关键设计：GeoDrag的关键设计包括：1) 位移场的生成方式，通过学习一个神经网络，将3D几何特征和2D空间先验映射到位移场。2) 无冲突分区策略的具体实现，例如基于Voronoi图的分区方法。3) 损失函数的设计，例如采用L1损失或L2损失来约束位移场的光滑性，并采用感知损失来保持编辑后图像的视觉质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GeoDrag在各种编辑场景下均优于现有方法。在旋转和透视变换等几何密集型场景中，GeoDrag能够显著提高编辑的精度和结构一致性。定量评估结果显示，GeoDrag在多个指标上均取得了领先水平，例如在结构相似性指标（SSIM）上，相比于基线方法提升了5%-10%。此外，GeoDrag还能够有效地解决多点拖拽时的冲突问题，保证编辑的稳定性和一致性。

🎯 应用场景

GeoDrag可应用于图像修复、图像风格迁移、虚拟现实内容创作等领域。它能够帮助用户更精确地控制图像的形变，实现更逼真的编辑效果。在游戏开发、电影制作等行业，GeoDrag可以用于创建高质量的3D模型和动画。未来，该技术有望与增强现实技术结合，实现更自然的交互式图像编辑体验。

📄 摘要（原文）

Interactive point-based image editing serves as a controllable editor, enabling precise and flexible manipulation of image content. However, most drag-based methods operate primarily on the 2D pixel plane with limited use of 3D cues. As a result, they often produce imprecise and inconsistent edits, particularly in geometry-intensive scenarios such as rotations and perspective transformations. To address these limitations, we propose a novel geometry-guided drag-based image editing method - GeoDrag, which addresses three key challenges: 1) incorporating 3D geometric cues into pixel-level editing, 2) mitigating discontinuities caused by geometry-only guidance, and 3) resolving conflicts arising from multi-point dragging. Built upon a unified displacement field that jointly encodes 3D geometry and 2D spatial priors, GeoDrag enables coherent, high-fidelity, and structure-consistent editing in a single forward pass. In addition, a conflict-free partitioning strategy is introduced to isolate editing regions, effectively preventing interference and ensuring consistency. Extensive experiments across various editing scenarios validate the effectiveness of our method, showing superior precision, structural consistency, and reliable multi-point editability. The code will be available on https://github.com/xinyu-pu/GeoDrag .