Editable Noise Map Inversion: Encoding Target-image into Noise For High-Fidelity Image Manipulation

📄 arXiv: 2509.25776v3 📥 PDF

作者: Mingyu Kang, Yong Suk Choi

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-09-30 (更新: 2025-10-27)

备注: ICML 2025

💡 一句话要点

提出可编辑噪声图反演方法，提升扩散模型图像编辑的保真度和可编辑性

🎯 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 噪声图反演 文本引导编辑 可编辑性 保真度 视频编辑 内容生成

📋 核心要点

  1. 现有反演方法在图像编辑中难以兼顾源图像重建的保真度和目标编辑的灵活性，限制了编辑效果。
  2. ENM Inversion通过搜索最优噪声图，并引入可编辑噪声细化，使噪声图既能保留内容又能适应编辑需求。
  3. 实验结果表明，ENM Inversion在图像和视频编辑任务中，显著提升了编辑的保真度和内容保留能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为可编辑噪声图反演（ENM Inversion）的新型反演技术，旨在解决文本到图像扩散模型在图像编辑中，反演噪声图难以同时保证内容保留和编辑灵活性的问题。ENM Inversion通过搜索最优噪声图，确保内容保留和可编辑性。该方法分析了噪声图的属性以增强可编辑性，并引入可编辑噪声细化，通过最小化重建噪声图和编辑噪声图之间的差异，使噪声图与期望的编辑对齐。大量实验表明，ENM Inversion在图像编辑任务中，相比现有方法，在内容保留和编辑保真度方面均表现更优。该方法还可应用于视频编辑，实现跨帧的时间一致性和内容操作。

🔬 方法详解

问题定义：现有的图像编辑反演方法在将源图像转换为噪声图的过程中，为了保证源图像的忠实重建，往往会限制噪声图的编辑空间，导致后续的文本引导编辑难以完全按照目标文本提示进行。这意味着在保真度和可编辑性之间存在trade-off，如何平衡两者是核心问题。

核心思路：ENM Inversion的核心思路是寻找一个“最优”的噪声图，这个噪声图既能够忠实地重建源图像，又具有足够的灵活性，可以根据目标文本提示进行编辑。为了实现这个目标，论文分析了噪声图的属性，并设计了一种可编辑的噪声细化方法。

技术框架：ENM Inversion的整体框架可以概括为以下几个步骤：1) 使用扩散模型进行图像反演，得到初始噪声图；2) 分析噪声图的属性，确定可编辑的方向；3) 引入可编辑噪声细化模块，该模块通过最小化重建噪声图和编辑噪声图之间的差异，来优化噪声图，使其更符合目标编辑的要求；4) 使用优化后的噪声图进行图像生成，得到编辑后的图像。

关键创新：ENM Inversion的关键创新在于提出了可编辑噪声细化（Editable Noise Refinement）的概念和实现方法。与传统的噪声图反演方法不同，ENM Inversion不是简单地寻找一个能够重建源图像的噪声图，而是寻找一个既能重建源图像，又能够方便进行编辑的噪声图。通过可编辑噪声细化，ENM Inversion能够更好地平衡保真度和可编辑性。

关键设计：ENM Inversion的关键设计包括：1) 噪声图属性分析，用于确定可编辑的方向；2) 可编辑噪声细化模块，该模块通过最小化重建噪声图和编辑噪声图之间的差异来进行优化。具体的损失函数设计可能包括重建损失（保证保真度）和编辑损失（保证可编辑性）。具体的网络结构细节（如果使用神经网络）在论文中应该有更详细的描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，ENM Inversion在图像编辑任务中，相比现有方法，在内容保留和编辑保真度方面均表现更优。具体而言，ENM Inversion在多个数据集上取得了显著的性能提升，例如在编辑保真度指标上提升了X%，在内容保留指标上提升了Y%（具体数值需要在论文中查找）。此外，ENM Inversion还成功应用于视频编辑，实现了跨帧的时间一致性和内容操作。

🎯 应用场景

ENM Inversion技术可广泛应用于图像和视频编辑领域，例如：艺术创作、图像修复、风格迁移、视频内容修改等。该技术能够提升编辑结果的质量和可控性，为用户提供更强大的图像编辑工具。未来，该技术有望应用于虚拟现实、增强现实等领域，实现更逼真的内容生成和编辑。

📄 摘要（原文）

Text-to-image diffusion models have achieved remarkable success in generating high-quality and diverse images. Building on these advancements, diffusion models have also demonstrated exceptional performance in text-guided image editing. A key strategy for effective image editing involves inverting the source image into editable noise maps associated with the target image. However, previous inversion methods face challenges in adhering closely to the target text prompt. The limitation arises because inverted noise maps, while enabling faithful reconstruction of the source image, restrict the flexibility needed for desired edits. To overcome this issue, we propose Editable Noise Map Inversion (ENM Inversion), a novel inversion technique that searches for optimal noise maps to ensure both content preservation and editability. We analyze the properties of noise maps for enhanced editability. Based on this analysis, our method introduces an editable noise refinement that aligns with the desired edits by minimizing the difference between the reconstructed and edited noise maps. Extensive experiments demonstrate that ENM Inversion outperforms existing approaches across a wide range of image editing tasks in both preservation and edit fidelity with target prompts. Our approach can also be easily applied to video editing, enabling temporal consistency and content manipulation across frames.