RefineAnything: Multimodal Region-Specific Refinement for Perfect Local Details
作者: Dewei Zhou, You Li, Zongxin Yang, Yi Yang
分类: cs.CV
发布日期: 2026-04-08
备注: 18 pages
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
RefineAnything：多模态区域精细化修复，实现完美局部细节重建
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 图像修复 图像编辑 扩散模型 局部细节重建 区域精细化 多模态学习 背景一致性
📋 核心要点
- 现有图像生成模型在局部细节重建方面存在不足，例如文本扭曲、结构模糊等，难以满足高精度局部编辑需求。
- 提出RefineAnything模型，采用Focus-and-Refine策略，将分辨率预算集中于目标区域，提升局部重建效果并保证背景不变。
- 构建Refine-30K数据集和RefineEval基准，实验表明RefineAnything在局部细节恢复和背景一致性方面均优于现有方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种区域特定的图像精细化问题设定：给定输入图像和用户指定的区域（例如，涂鸦掩码或边界框），目标是在严格保持所有非编辑像素不变的情况下，恢复细粒度的细节。尽管图像生成取得了快速进展，但现代模型仍然经常遭受局部细节崩溃（例如，扭曲的文本、徽标和细结构）。现有的指令驱动编辑模型强调粗粒度的语义编辑，并且常常忽略细微的局部缺陷或无意中更改背景，特别是当感兴趣区域仅占据固定分辨率输入的一小部分时。我们提出了RefineAnything，一种基于多模态扩散的精细化模型，支持基于参考和无参考的精细化。基于一个违反直觉的观察，即在固定的VAE输入分辨率下，裁剪和调整大小可以显着改善局部重建，我们提出Focus-and-Refine，一种区域聚焦的精细化和粘贴回策略，通过将分辨率预算重新分配给目标区域来提高精细化效果和效率，而混合掩码粘贴回可确保严格的背景保留。我们进一步引入了边界感知的边界一致性损失，以减少接缝伪影并提高粘贴回的自然度。为了支持这种新的设置，我们构建了Refine-30K（20K基于参考和10K无参考样本），并引入了RefineEval，这是一个评估编辑区域保真度和背景一致性的基准。在RefineEval上，RefineAnything相对于有竞争力的基线实现了显着改进和近乎完美的背景保留，从而为高精度局部精细化建立了一个实用的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决图像局部区域精细化的问题，即在给定图像和用户指定区域的情况下，恢复该区域的细粒度细节，同时保持图像其余部分不变。现有方法，特别是指令驱动的编辑模型，通常侧重于粗粒度的语义编辑，容易忽略或错误地修改局部细节，尤其是在目标区域较小的情况下。
核心思路：论文的核心思路是“Focus-and-Refine”，即先将图像裁剪并放大到目标区域，然后在高分辨率下进行精细化，最后将精细化后的区域粘贴回原始图像。这种方法能够将有限的分辨率资源集中在需要编辑的区域，从而提高局部细节的重建质量。
技术框架：RefineAnything模型基于扩散模型，整体流程包括以下几个步骤：1) 用户提供输入图像和目标区域（例如，掩码或边界框）；2) 使用Focus-and-Refine策略，裁剪并放大目标区域；3) 使用扩散模型对放大后的区域进行精细化，支持基于参考图像和无参考图像两种模式；4) 使用混合掩码将精细化后的区域粘贴回原始图像；5) 使用边界一致性损失优化模型，减少粘贴边界的伪影。
关键创新：论文的关键创新在于Focus-and-Refine策略和边界一致性损失。Focus-and-Refine策略通过重新分配分辨率预算，有效提高了局部细节的重建质量。边界一致性损失则减少了粘贴边界的伪影，提高了图像的自然度。与现有方法相比，RefineAnything更注重局部细节的精确恢复，并且能够严格保持背景不变。
关键设计：在Focus-and-Refine策略中，裁剪和放大的比例是一个关键参数，需要根据目标区域的大小进行调整。混合掩码的设计也至关重要，它决定了粘贴区域的边界过渡是否自然。边界一致性损失的具体形式未知，但其目的是约束粘贴区域边界的像素值，使其与原始图像的边界像素值保持一致。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
RefineAnything在RefineEval基准测试中取得了显著的性能提升，在编辑区域保真度和背景一致性方面均优于现有方法。实验结果表明，RefineAnything能够实现近乎完美的背景保留，并且能够有效恢复局部细节，例如文本、徽标和细结构。
🎯 应用场景
RefineAnything可应用于图像修复、图像编辑、产品设计、艺术创作等领域。例如，可以用于修复老照片中的模糊细节，编辑图像中的特定对象，改进产品设计的局部细节，或辅助艺术家进行高精度图像创作。该研究具有很高的实际应用价值，有望推动图像处理技术的发展。
📄 摘要（原文）
We introduce region-specific image refinement as a dedicated problem setting: given an input image and a user-specified region (e.g., a scribble mask or a bounding box), the goal is to restore fine-grained details while keeping all non-edited pixels strictly unchanged. Despite rapid progress in image generation, modern models still frequently suffer from local detail collapse (e.g., distorted text, logos, and thin structures). Existing instruction-driven editing models emphasize coarse-grained semantic edits and often either overlook subtle local defects or inadvertently change the background, especially when the region of interest occupies only a small portion of a fixed-resolution input. We present RefineAnything, a multimodal diffusion-based refinement model that supports both reference-based and reference-free refinement. Building on a counter-intuitive observation that crop-and-resize can substantially improve local reconstruction under a fixed VAE input resolution, we propose Focus-and-Refine, a region-focused refinement-and-paste-back strategy that improves refinement effectiveness and efficiency by reallocating the resolution budget to the target region, while a blended-mask paste-back guarantees strict background preservation. We further introduce a boundary-aware Boundary Consistency Loss to reduce seam artifacts and improve paste-back naturalness. To support this new setting, we construct Refine-30K (20K reference-based and 10K reference-free samples) and introduce RefineEval, a benchmark that evaluates both edited-region fidelity and background consistency. On RefineEval, RefineAnything achieves strong improvements over competitive baselines and near-perfect background preservation, establishing a practical solution for high-precision local refinement. Project Page: https://limuloo.github.io/RefineAnything/.