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论文

Edit-GRPO：用于图像编辑的局部性保留策略优化框架

Edit-GRPO: A Locality-Preserving Policy Optimization Framework for Image Editing

Shaodong Xu; Zexian Li; Zhendong Wang; Litong Gong; Tiezheng Ge; Wengang Zhou; Bo Zheng; Houqiang Li
模型训练强化学习

摘要

图像编辑的一个基本挑战在于保留空间局部性：编辑应该改进目标内容，而不会无意中改变周围区域。然而，大多数基于优化的编辑方法将图像视为整体实体，导致全局策略更新破坏局部性并引入不期望的上下文变化。我们观察到，这个问题源于本地化编辑意图和全局应用的优化信号之间的不匹配。受这一见解的启发，我们提出了 Edit-GRPO，在优化图像编辑的同时保留局部性，这是一种保留局部性的策略优化框架，可以明确地解耦编辑和保存目标。通过将特定于区域的优化信号分配给编辑和非编辑区域，Edit-GRPO 使策略更新与编辑任务的空间结构保持一致，从而实现局部改进，同时保持全局视觉一致性。这种设计有效地抑制了常见的伪影，例如上下文失真和边界不一致。跨不同图像编辑场景的大量实验表明，与现有的基于优化的方法相比，Edit-GRPO 显着改善了局部性保留，同时保持了强大的编辑性能，验证了所提出框架的通用性和有效性。