LooseRoPE: Content-aware Attention Manipulation for Semantic Harmonization
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
- 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。
- 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，平衡身份保留和上下文融合。
- 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合成，提供了一种灵活直观的图像编辑框架。
📝 摘要（中文）
当前基于扩散模型的图像编辑方法通常依赖于文本或高级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：在协调其与新上下文的同时，保持粘贴对象的身份。我们观察到，基于扩散模型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。基于此，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和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合成结果。
🔬 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，同时保持对象自身特征的问题。现有方法要么控制粒度粗糙，要么难以在保持对象身份和上下文融合之间取得平衡。
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，控制模型对粘贴对象的关注程度。具体来说，通过放松旋转位置编码(RoPE)的位置约束，使得模型可以更加灵活地调整注意力权重，从而实现对象与上下文的协调。
技术框架：LooseRoPE方法主要包含以下几个步骤：1) 用户指定要粘贴的对象和目标位置；2) 计算输入图像的显著性图，用于指导RoPE的调制；3) 通过显著性图调制RoPE，放松位置约束；4) 使用扩散模型进行图像生成，生成融合了粘贴对象的新图像。
关键创新：该方法最重要的创新点在于，提出了基于显著性引导的RoPE调制方法，能够连续控制注意力视野，从而在对象身份保留和上下文融合之间实现平衡。与现有方法相比，该方法无需文本提示，即可实现精确的图像编辑。
关键设计：LooseRoPE的关键设计在于如何根据显著性图来调制RoPE。具体来说，论文使用一个可学习的参数来控制RoPE的放松程度，该参数由显著性图引导。此外，论文还设计了一个损失函数，用于鼓励模型在保持对象身份的同时，实现与上下文的协调。
📊 实验亮点
论文提出的LooseRoPE方法在无提示图像编辑任务上取得了显著的成果。实验结果表明，该方法能够在保持对象身份的同时，实现与上下文的无缝融合。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都有明显的提升。具体性能数据未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于图像编辑、图像合成、艺术创作等领域。例如，用户可以使用该方法将不同的图像元素组合在一起，创造出新的图像作品。此外，该方法还可以用于修复图像中的缺陷，或者增强图像的视觉效果。未来，该技术有望在虚拟现实、增强现实等领域发挥重要作用。
📄 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.