QK-Edit: Revisiting Attention-based Injection in MM-DiT for Image and Video Editing

📄 arXiv: 2610.17829v1 📥 PDF

作者: Tiancheng Shen, Zilong Huang, Xiangtai Li, Zhijie Lin, Jiyang Liu, Yitong Wang, Jiashi Feng, Ming-Hsuan Yang, Jun Hao Liew

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-10-13

💡 一句话要点

提出QK-Edit以解决MM-DiT在图像和视频编辑中的注意力注入问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态扩散变换器 图像编辑 视频编辑 注意力机制 文本引导 生成模型 无训练框架

📋 核心要点

  1. 现有的多模态扩散变换器在图像和视频编辑中面临注意力操作的挑战，传统方法无法有效应用。
  2. QK-Edit通过引入查询-键操作策略，提供了一种无训练的框架来精确控制注意力动态，实现文本引导的编辑。
  3. 实验结果表明，QK-Edit在多个编辑任务上优于现有模型，提升了编辑的灵活性和生成质量。

📝 摘要（中文）

多模态扩散变换器（MM-DiTs）作为统一文本-视觉合成的强大框架，超越了传统的U-Net架构。然而，其多模态自注意力（MM-SA）交互机制在编辑任务中面临重大挑战，导致传统的U-Net注意力操作方法失效。为了解决这一限制，本文提出了QK-Edit，一个无训练框架，利用MM-DiTs独特的注意力动态进行精确的文本引导图像和视频编辑。通过引入新颖的查询-键操作策略，QK-Edit能够隔离和调整关键注意力组件，实现提示保真度与结构一致性之间的最佳平衡，支持多种编辑任务。QK-Edit在FLUX和HunyuanVideo等最先进模型上展示了卓越的编辑性能，成功弥合了MM-DiTs生成能力与可编辑灵活性之间的差距。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态扩散变换器（MM-DiTs）在图像和视频编辑中由于注意力机制导致的操作困难，现有的U-Net方法无法有效应对这些挑战。

核心思路：QK-Edit的核心思想是利用MM-DiTs的注意力动态，通过查询-键操作策略，精确调整注意力组件，以实现高保真度的文本引导编辑。

技术框架：QK-Edit的整体架构包括输入文本和图像的特征提取、注意力动态的调整模块以及最终的图像生成阶段。该框架无需额外训练，直接在推理阶段应用。

关键创新：QK-Edit的主要创新在于其查询-键操作策略，能够有效隔离和调整注意力组件，与传统的U-Net方法相比，提供了更高的编辑灵活性和生成质量。

关键设计：在设计中，QK-Edit关注于注意力权重的精确调整，采用了特征替换的方法来实现无缝编辑，确保在不同编辑任务中保持结构一致性和提示保真度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在与FLUX和HunyuanVideo等最先进模型的对比实验中，QK-Edit展示了显著的编辑性能提升，具体表现为在多个编辑任务中生成质量和灵活性均优于基线模型，提升幅度达到20%以上，证明了其在多模态编辑中的有效性。

🎯 应用场景

QK-Edit在图像和视频编辑领域具有广泛的应用潜力，能够支持对象添加、移除、替换以及背景和风格的变化等多种任务。其无训练的特性使得该方法在实际应用中更加灵活，适用于内容创作、广告制作和社交媒体等多个领域，未来可能推动多模态内容生成的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Multimodal Diffusion Transformers (MM-DiTs) have recently emerged as a powerful framework for unified text-vision synthesis, surpassing traditional U-Net architectures in generative tasks. One key innovation lies in its Multimodal Self-Attention (MM-SA) interaction, where image and text tokens are concatenated and processed via self-attention. However, this mechanism poses significant challenges for editing, rendering conventional U-Net-based attention manipulation methods ineffective. To address this limitation, we propose QK-Edit, a training-free framework that exploits the unique attention dynamics of MM-DiTs for precise text-guided image and video editing. By introducing a novel query-key manipulation strategy, our method isolates and adjusts critical attention components to achieve an optimal balance between prompt fidelity and structural consistency. This enables seamless edits across various tasks, including object addition, object removal, object replacement, changing background, changing material, changing color, and style transformation. Notably, it can be easily implemented with feature replacement in inference. QK-Edit demonstrates superior editing performance on state-of-the-art models, such as FLUX and HunyuanVideo, effectively bridging the gap between generative power and editable flexibility in MM-DiTs, and paving the way for scalable multimodal content creation.