Towards Training-Free Scene Text Editing
作者: Yubo Li, Xugong Qin, Peng Zhang, Hailun Lin, Gangyan Zeng, Kexin Zhang
分类: cs.CV
发布日期: 2026-03-25
备注: Accepted by CVPR 2026
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出TextFlow，一种免训练的场景文本编辑框架，实现高保真文本修改。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 场景文本编辑 免训练学习 注意力机制 流形导向 图像编辑
📋 核心要点
- 现有场景文本编辑方法依赖于特定任务训练或配对数据，限制了其泛化能力和应用范围。
- TextFlow框架结合注意力增强和流形导向，无需训练即可实现场景文本的编辑和修改。
- 实验结果表明，TextFlow在视觉质量和文本准确性上可与训练方法媲美，且泛化性更强。
📝 摘要（中文）
场景文本编辑旨在修改自然图像中的文本内容，同时保持视觉真实性和语义一致性。现有方法通常需要特定任务的训练或配对数据，限制了其可扩展性和适应性。本文提出TextFlow，一个免训练的场景文本编辑框架，它整合了注意力增强（AttnBoost）和流形导向（FMS）的优势，无需额外训练即可实现灵活、高保真的文本操作。具体而言，FMS通过对字符和背景区域的视觉流进行建模，来保持结构和风格的一致性，而AttnBoost通过基于注意力的引导来增强文本内容的渲染。通过联合利用这些互补模块，我们的方法以即插即用的方式通过语义对齐和空间细化执行端到端文本编辑。大量实验表明，我们的框架实现了与基于训练的同类方法相当或优越的视觉质量和文本准确性，并在不同的场景和语言中具有良好的泛化能力。这项研究推动了场景文本编辑朝着更高效、更通用和免训练的范式发展。
🔬 方法详解
问题定义：场景文本编辑旨在修改图像中的文本内容，同时保持图像的真实感和语义一致性。现有方法的痛点在于需要大量的训练数据，并且模型的可泛化性较差，难以适应各种场景和语言。
核心思路：TextFlow的核心思路是利用注意力机制和流形导向，在不需要训练的情况下，实现对场景文本的编辑。通过建模字符和背景区域的视觉流，保持结构和风格的一致性，同时利用注意力机制增强文本内容的渲染。
技术框架：TextFlow框架主要包含两个模块：注意力增强（AttnBoost）和流形导向（FMS）。FMS模块负责保持编辑前后图像的结构和风格一致性，通过建模视觉流来实现。AttnBoost模块则负责增强文本内容的渲染效果，通过注意力机制引导生成更清晰、更逼真的文本。这两个模块以即插即用的方式集成，实现端到端的文本编辑。
关键创新：TextFlow最重要的创新在于其免训练的特性。与传统的需要大量训练数据的方法不同，TextFlow通过巧妙地设计算法，利用图像本身的特征来实现文本编辑，从而大大提高了模型的泛化能力和应用范围。
关键设计：FMS模块通过计算图像中像素之间的视觉流，来保持编辑前后图像的结构一致性。AttnBoost模块则利用注意力机制，根据文本内容和周围环境，动态地调整文本的渲染效果。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述，但摘要中未提及。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，TextFlow在视觉质量和文本准确性方面与基于训练的方法相当甚至更好。该方法在各种场景和语言中都表现出良好的泛化能力，证明了其免训练方法的有效性。具体性能数据和对比基线可在论文中找到。
🎯 应用场景
TextFlow在图像编辑、广告设计、文档修复等领域具有广泛的应用前景。它可以用于快速修改图像中的文本内容，例如替换广告牌上的文字、修复扫描文档中的错误等。由于其免训练的特性，TextFlow可以很容易地部署到各种设备和平台上，具有很高的实用价值。
📄 摘要（原文）
Scene text editing seeks to modify textual content in natural images while maintaining visual realism and semantic consistency. Existing methods often require task-specific training or paired data, limiting their scalability and adaptability. In this paper, we propose TextFlow, a training-free scene text editing framework that integrates the strengths of Attention Boost (AttnBoost) and Flow Manifold Steering (FMS) to enable flexible, high-fidelity text manipulation without additional training. Specifically, FMS preserves the structural and style consistency by modeling the visual flow of characters and background regions, while AttnBoost enhances the rendering of textual content through attention-based guidance. By jointly leveraging these complementary modules, our approach performs end-to-end text editing through semantic alignment and spatial refinement in a plug-and-play manner. Extensive experiments demonstrate that our framework achieves visual quality and text accuracy comparable to or superior to those of training-based counterparts, generalizing well across diverse scenes and languages. This study advances scene text editing toward a more efficient, generalizable, and training-free paradigm. Code is available at https://github.com/lyb18758/TextFlow