通过轨迹直线度进行整流流选根定点反演

查找生成给定数据样本的初始噪声（称为反演）是 无需训练 图像编辑等下游应用程序的关键组件。现有的定点反演方法通过将每个反演步骤表示为定点问题来提高反演精度，但它们缺乏在实践中可能出现的多个定点解之间进行选择的原则机制。我们观察到不同的选择会引起不同的反转轨迹，从而导致重建和编辑质量的显着变化。对于修正流，我们进一步发现这种变化与轨迹直线度密切相关，从而将直线度作为原则性的选择标准。我们提出了 SelFix，一种定点反演方法，该方法选择定点解，从而产生更直的反演轨迹，同时在标准局部假设下保持收敛到精确反演根。在 FLUX.1-dev 和 PIE-Bench 上的实验表明，SelFix 改进了定点反演，与之前的反演基线相比，实现了更强的真实图像重建和更好的基于源保留提示的编辑。该代码可在 https://github.com/seminkim/selfix 获取。