DynaDrag: Dynamic Drag-Style Image Editing by Motion Prediction
作者: Jiacheng Sui, Yujie Zhou, Li Niu
分类: cs.CV
发布日期: 2026-01-02
备注: 9 pages, 6 figures
💡 一句话要点
DynaDrag：基于运动预测的动态拖拽式图像编辑方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 图像编辑 拖拽式编辑 运动预测 人脸编辑 人体姿态调整
📋 核心要点
- 现有拖拽式图像编辑方法易出现跟踪丢失和模糊，限制了编辑的准确性和流畅性。
- DynaDrag采用预测-移动框架，迭代地进行运动预测和监督，避免了传统方法的跟踪问题。
- 实验结果表明，DynaDrag在人脸和人体数据集上优于现有方法，提升了编辑性能。
📝 摘要（中文）
为了实现像素级别的图像操作，拖拽式图像编辑（使用点或轨迹作为条件来编辑图像）正受到广泛关注。以往的方法大多遵循移动-跟踪框架，其中不可避免地存在跟踪丢失和跟踪模糊等具有挑战性的问题。其他框架下的方法也存在各种问题，例如源图像和目标编辑图像之间的巨大差距，以及不合理的中间点，这可能导致较低的可编辑性。为了避免这些问题，我们提出了DynaDrag，这是第一个在预测-移动框架下的拖拽方法。在DynaDrag中，运动预测和运动监督迭代执行。在每次迭代中，运动预测首先预测控制点应该移动到哪里，然后运动监督相应地拖动它们。我们还提出动态调整有效的控制点，以进一步提高性能。在人脸和人体数据集上的实验表明，该方法优于以往的方法。
🔬 方法详解
问题定义：现有的拖拽式图像编辑方法，特别是基于“移动-跟踪”框架的方法，容易出现跟踪丢失和模糊的问题。这意味着在用户拖动控制点时，算法无法准确地跟踪这些点，导致编辑结果不准确或不流畅。此外，一些方法在源图像和目标编辑图像之间存在较大差距，或者产生不合理的中间状态，降低了编辑的可控性和质量。
核心思路：DynaDrag的核心思路是将拖拽编辑过程分解为迭代的“预测-移动”步骤。首先，通过“运动预测”模块预测控制点应该移动到的位置；然后，通过“运动监督”模块将控制点实际移动到预测的位置。这种迭代的方式避免了直接跟踪控制点，从而减轻了跟踪误差带来的影响。此外，DynaDrag还动态调整有效的控制点，进一步提升编辑效果。
技术框架：DynaDrag的整体框架包含以下几个主要模块：1) 运动预测模块：该模块负责预测控制点在下一步迭代中应该移动到的位置。2) 运动监督模块：该模块根据运动预测的结果，实际移动控制点。3) 动态控制点调整模块：该模块根据当前编辑状态，动态地调整有效的控制点集合，以优化编辑效果。整个编辑过程通过迭代执行运动预测和运动监督模块来实现。
关键创新：DynaDrag最关键的创新点在于其“预测-移动”框架，这与传统的“移动-跟踪”框架形成了鲜明对比。通过预测控制点的运动趋势，而不是直接跟踪它们，DynaDrag有效地避免了跟踪误差的累积，提高了编辑的鲁棒性和准确性。此外，动态控制点调整策略也是一个重要的创新，它允许算法根据编辑状态自适应地调整编辑策略。
关键设计：关于运动预测模块，具体实现细节未知，可能采用了某种神经网络结构来学习控制点的运动模式。运动监督模块的具体实现细节也未知，但其目标是根据运动预测的结果，精确地移动控制点。动态控制点调整模块的具体实现细节也未知，可能涉及到一些启发式规则或学习算法来判断哪些控制点应该被激活或禁用。损失函数的设计也未知，但可能包含一些正则化项，以保证编辑结果的平滑性和真实感。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在人脸和人体数据集上进行了实验，结果表明DynaDrag在编辑质量和用户体验方面均优于以往的方法。具体的性能数据未知，但摘要中明确指出DynaDrag在这些数据集上展现了优越性，表明其在实际应用中具有很强的竞争力。
🎯 应用场景
DynaDrag具有广泛的应用前景，包括图像修复、人脸编辑、人体姿态调整等。它可以应用于照片编辑软件、游戏开发、虚拟现实等领域，为用户提供更加灵活和自然的图像编辑体验。该研究的成果有助于推动图像编辑技术的进步，并为相关领域带来新的发展机遇。
📄 摘要（原文）
To achieve pixel-level image manipulation, drag-style image editing which edits images using points or trajectories as conditions is attracting widespread attention. Most previous methods follow move-and-track framework, in which miss tracking and ambiguous tracking are unavoidable challenging issues. Other methods under different frameworks suffer from various problems like the huge gap between source image and target edited image as well as unreasonable intermediate point which can lead to low editability. To avoid these problems, we propose DynaDrag, the first dragging method under predict-and-move framework. In DynaDrag, Motion Prediction and Motion Supervision are performed iteratively. In each iteration, Motion Prediction first predicts where the handle points should move, and then Motion Supervision drags them accordingly. We also propose to dynamically adjust the valid handle points to further improve the performance. Experiments on face and human datasets showcase the superiority over previous works.