Rethinking Where to Edit: Task-Aware Localization for Instruction-Based Image Editing
作者: Jingxuan He, Xiyu Wang, Mengyu Zheng, Xiangyu Zeng, Yunke Wang, Chang Xu
分类: cs.CV
发布日期: 2026-04-22
💡 一句话要点
提出任务感知编辑定位框架，解决指令图像编辑中的过度编辑问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 指令图像编辑 编辑定位 任务感知 注意力机制 扩散模型
📋 核心要点
- 现有基于指令的图像编辑方法缺乏显式的编辑定位机制，导致过度编辑和不必要的区域修改。
- 提出一种免训练、任务感知的编辑定位框架，利用源图像和目标图像流，通过注意力机制区分编辑和非编辑区域。
- 在EdiVal-Bench上的实验表明，该框架能有效提高非编辑区域的一致性，同时保持指令遵循性能。
📝 摘要（中文）
基于指令的图像编辑（IIE）旨在根据文本指令修改图像，同时保留不相关的内容。尽管扩散Transformer取得了进展，但现有方法经常遭受过度编辑，对与所需编辑无关的区域引入不必要的更改。我们认为，这种限制源于缺乏显式的编辑定位机制。特别是，不同的编辑操作（例如，添加、删除和替换）会产生不同的空间模式，但当前的IIE模型通常以任务无关的方式处理定位。为了解决这个限制，我们提出了一个免训练的、任务感知的编辑定位框架，该框架利用IIE模型中固有的源图像和目标图像流。对于每个图像流，我们首先获得基于注意力的编辑线索，然后基于这些注意线索构建特征质心，以将token划分为编辑和非编辑区域。基于最佳定位本质上是任务相关的观察，我们进一步引入了一种统一的掩码构建策略，该策略有选择地利用源图像和目标图像流来完成不同的编辑任务。我们为我们提出的见解和方法提供了系统的分析。在EdiVal-Bench上的大量实验表明，我们的框架在强大的最新图像编辑backbone（包括Step1X-Edit和Qwen-Image-Edit）之上，始终如一地提高了非编辑区域的一致性，同时保持了强大的指令遵循性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于指令的图像编辑（IIE）方法，特别是基于扩散Transformer的模型，在根据文本指令编辑图像时，容易出现“过度编辑”的问题。这意味着模型不仅修改了指令指定的区域，还会对图像中与指令无关的区域进行不必要的更改。这种现象降低了编辑质量，也限制了IIE模型的实用性。现有方法缺乏明确的机制来定位需要编辑的区域，并且通常以任务无关的方式处理编辑定位，忽略了不同编辑任务（如添加、删除、替换）对编辑区域的特定空间需求。
核心思路：论文的核心思路是引入一个任务感知的编辑定位框架，该框架能够根据不同的编辑任务，精确地定位需要修改的图像区域，从而避免过度编辑。该框架的核心在于利用IIE模型中固有的源图像和目标图像流，通过分析这两个图像流中的信息，来推断出哪些区域需要编辑，哪些区域应该保持不变。这种方法的核心假设是，不同的编辑任务会在源图像和目标图像中产生不同的空间模式，通过学习这些模式，可以实现更精确的编辑定位。
技术框架：该框架主要包含以下几个步骤：1) 注意力线索提取：对于源图像和目标图像流，利用注意力机制提取编辑线索。这些线索反映了模型在处理图像时，对不同区域的关注程度。2) 特征质心构建：基于提取的注意力线索，构建特征质心，用于将图像token划分为编辑区域和非编辑区域。3) 掩码构建：根据不同的编辑任务，有选择地利用源图像和目标图像流的信息，构建编辑掩码。该掩码用于指导编辑过程，确保只修改需要修改的区域。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个免训练的任务感知编辑定位框架。与现有方法相比，该框架不需要额外的训练数据或复杂的模型结构，而是直接利用现有IIE模型中的信息，实现精确的编辑定位。此外，该框架还引入了一种统一的掩码构建策略，该策略能够根据不同的编辑任务，自适应地调整编辑区域，从而提高编辑质量。与现有方法中任务无关的编辑定位方式相比，该方法更符合实际应用的需求。
关键设计：该框架的关键设计包括：1) 注意力机制的选择：论文选择合适的注意力机制来提取编辑线索，例如，可以选择自注意力机制或交叉注意力机制。2) 特征质心的计算方法：论文设计了一种有效的特征质心计算方法，用于将图像token划分为编辑区域和非编辑区域。3) 掩码构建策略：论文提出了一种统一的掩码构建策略，该策略能够根据不同的编辑任务，自适应地调整编辑区域。具体来说，该策略会根据任务类型，选择性地使用源图像和目标图像流的信息，以构建最佳的编辑掩码。例如，对于添加任务，可能更依赖目标图像流的信息；而对于删除任务，可能更依赖源图像流的信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文在EdiVal-Bench数据集上进行了大量实验，结果表明，该框架在Step1X-Edit和Qwen-Image-Edit等强大的图像编辑backbone之上，始终如一地提高了非编辑区域的一致性，同时保持了强大的指令遵循性能。这意味着该框架能够有效减少过度编辑，提高编辑质量。具体的性能提升数据在论文中进行了详细展示。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于图像编辑、内容创作、虚拟现实、增强现实等领域。例如，在电商领域，可以根据用户指令快速修改商品图片，提升用户体验；在游戏开发领域，可以快速生成各种风格的游戏素材；在社交媒体领域，可以帮助用户轻松编辑照片和视频，创作个性化内容。该研究有望推动图像编辑技术的进一步发展，并为相关产业带来新的机遇。
📄 摘要（原文）
Instruction-based image editing (IIE) aims to modify images according to textual instructions while preserving irrelevant content. Despite recent advances in diffusion transformers, existing methods often suffer from over-editing, introducing unintended changes to regions unrelated to the desired edit. We identify that this limitation arises from the lack of an explicit mechanism for edit localization. In particular, different editing operations (e.g., addition, removal and replacement) induce distinct spatial patterns, yet current IIE models typically treat localization in a task-agnostic manner. To address this limitation, we propose a training-free, task-aware edit localization framework that exploits the intrinsic source and target image streams within IIE models. For each image stream, We first obtain attention-based edit cues, and then construct feature centroids based on these attentive cues to partition tokens into edit and non-edit regions. Based on the observation that optimal localization is inherently task-dependent, we further introduce a unified mask construction strategy that selectively leverages source and target image streams for different editing tasks. We provide a systematic analysis for our proposed insights and approaches. Extensive experiments on EdiVal-Bench demonstrate our framework consistently improves non-edit region consistency while maintaining strong instruction-following performance on top of powerful recent image editing backbones, including Step1X-Edit and Qwen-Image-Edit.