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English(EN) RePlan: Reasoning-guided Region Planning for Complex Instruction-based Image Editing

RePlan框架通过推理和区域规划增强复杂图像编辑能力

研究人员推出了一种新颖的指令驱动图像编辑框架RePlan,旨在处理复杂指令和场景。RePlan采用一种推理引导的方法,首先由规划器分解复杂指令并识别目标区域,然后由扩散编辑器在不进行迭代修复的情况下应用更改。该系统利用基于GRPO的强化学习来改进推理和格式可靠性,并开发了一个新的基准IV-Edit来评估细粒度定位和知识密集型编辑。RePlan在复杂场景下展示了优于现有方法的性能,实现了更高的区域精度和整体一致性。 AI

影响 增强了AI在精确、复杂图像处理方面的能力,可能改进创意工具和用户界面。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍图像编辑新方法和基准的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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RePlan框架通过推理和区域规划增强复杂图像编辑能力

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Tianyuan Qu, Lei Ke, Xiaohang Zhan, Longxiang Tang, Yuqi Liu, Bohao Peng, Bei Yu, Dong Yu, Jiaya Jia ·

    RePlan:基于推理引导的区域规划,用于复杂指令图像编辑

    arXiv:2512.16864v2 Announce Type: replace Abstract: Instruction-based image editing enables natural-language control over visual modifications, yet existing models falter under Instruction-Visual Complexity (IV-Complexity), where intricate instructions meet cluttered or ambiguous…