LooseRoPE: Content-aware Attention Manipulation for Semantic Harmonization

📄 arXiv: 2601.05127v1 📥 PDF

作者: Etai Sella, Yoav Baron, Hadar Averbuch-Elor, Daniel Cohen-Or, Or Patashnik

分类: cs.GR

发布日期: 2026-01-08

备注: Project Page: https://snap-research.github.io/LooseRoPE/

💡 一句话要点

LooseRoPE：通过内容感知注意力操纵实现语义协调的图像编辑

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 图像编辑 扩散模型 注意力机制 旋转位置编码 语义协调

📋 核心要点

  1. 现有基于扩散模型的图像编辑方法依赖文本引导，控制粒度粗糙，难以实现精确的空间和视觉控制。
  2. LooseRoPE通过显著性引导的RoPE调制，放松位置约束，从而连续控制注意力视野，平衡身份保持和上下文融合。
  3. 该方法无需文本描述或复杂的用户输入，即可实现无缝的图像组合编辑，提供了一种灵活直观的编辑框架。

📝 摘要（中文）

目前基于扩散模型的图像编辑方法通常依赖于文本或高层指令来引导生成过程，虽然提供了直观但粗略的控制。本文则专注于显式的、无提示的编辑，用户通过裁剪并将对象或子对象粘贴到图像中的选定位置来直接指定修改。这种操作提供了精确的空间和视觉控制，但也带来了一个根本性的挑战：在协调粘贴对象与其新上下文的同时，保持粘贴对象的身份。我们观察到，基于扩散的编辑模型中的注意力图固有地控制着图像区域是被保留还是被调整以实现连贯性。基于这一洞察，我们引入了LooseRoPE，一种由显著性引导的旋转位置编码（RoPE）调制方法，它放松了位置约束，以连续控制注意力的视野。通过以这种方式放松RoPE，我们的方法平滑地引导模型在忠实地保留输入图像和连贯地协调插入对象之间进行聚焦，从而在身份保留和上下文融合之间实现平衡的权衡。我们的方法提供了一个灵活而直观的图像编辑框架，无需文本描述或复杂的用户输入即可实现无缝的组合结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在无提示图像编辑中，如何将裁剪粘贴的对象无缝融合到目标图像的上下文中，同时保持对象自身的身份特征。现有方法在处理此类问题时，往往难以在对象身份保持和上下文融合之间取得平衡，容易出现不协调或失真的情况。

核心思路：论文的核心思路是通过操纵扩散模型中的注意力机制，使其能够根据图像内容自适应地调整对不同区域的关注程度。具体来说，通过放松旋转位置编码（RoPE）的位置约束，使得模型在生成过程中能够更加灵活地考虑上下文信息，从而实现更好的融合效果。同时，利用显著性图引导RoPE的调制，使得模型能够更加关注需要融合的区域，从而提高融合的质量。

技术框架：LooseRoPE方法主要包含以下几个步骤：1) 用户指定需要裁剪粘贴的对象及其目标位置；2) 计算输入图像的显著性图，用于指导RoPE的调制；3) 通过放松RoPE的位置约束，并结合显著性图进行调制，得到新的位置编码；4) 将新的位置编码输入到扩散模型中，生成融合后的图像。整个过程无需额外的文本提示或复杂的用户交互。

关键创新：该方法最重要的技术创新在于提出了基于显著性引导的RoPE调制方法。通过放松RoPE的位置约束，使得模型能够更加灵活地考虑上下文信息，从而实现更好的融合效果。同时，利用显著性图引导RoPE的调制，使得模型能够更加关注需要融合的区域，从而提高融合的质量。与现有方法相比，该方法能够更好地平衡对象身份保持和上下文融合，生成更加自然和逼真的图像。

关键设计：LooseRoPE的关键设计在于如何放松RoPE的位置约束，以及如何利用显著性图进行调制。具体来说，论文通过引入一个可学习的参数来控制RoPE的位置约束放松程度。同时，利用显著性图对RoPE的旋转角度进行加权，使得模型更加关注显著区域。此外，论文还设计了一种损失函数，用于鼓励模型生成更加自然和逼真的图像。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了LooseRoPE方法的有效性。实验结果表明，该方法能够在保持对象身份特征的同时，实现与目标图像上下文的无缝融合，生成更加自然和逼真的图像。与现有的图像编辑方法相比，LooseRoPE在视觉效果和用户体验方面均有显著提升。具体性能数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于图像编辑、图像合成、虚拟现实、增强现实等领域。例如，用户可以使用该方法轻松地将不同的对象组合成新的图像，或者将现有的图像进行修改和增强。此外，该方法还可以用于生成虚拟场景，或者为增强现实应用提供更加逼真的图像内容。未来，该方法有望成为一种重要的图像处理工具，为人们的生活和工作带来便利。

📄 摘要（原文）

Recent diffusion-based image editing methods commonly rely on text or high-level instructions to guide the generation process, offering intuitive but coarse control. In contrast, we focus on explicit, prompt-free editing, where the user directly specifies the modification by cropping and pasting an object or sub-object into a chosen location within an image. This operation affords precise spatial and visual control, yet it introduces a fundamental challenge: preserving the identity of the pasted object while harmonizing it with its new context. We observe that attention maps in diffusion-based editing models inherently govern whether image regions are preserved or adapted for coherence. Building on this insight, we introduce LooseRoPE, a saliency-guided modulation of rotational positional encoding (RoPE) that loosens the positional constraints to continuously control the attention field of view. By relaxing RoPE in this manner, our method smoothly steers the model's focus between faithful preservation of the input image and coherent harmonization of the inserted object, enabling a balanced trade-off between identity retention and contextual blending. Our approach provides a flexible and intuitive framework for image editing, achieving seamless compositional results without textual descriptions or complex user input.