基于上下文区域的拖动：将任何区域拖动到任何形状

扩散模型在拖动式编辑中显示出了前景。以前的工作主要关注基于点的拖动，这本质上是不明确的。本文重点关注基于区域的拖动，并介绍了一种新颖的基于上下文区域的拖动（ICRDrag）方法。在上下文学习框架下，ICRDrag 使用源图像、源区域掩模和目标区域掩模，生成目标拖动图像。基于基本的上下文学习模型，我们引入了两种新颖的注意正则化：1）图像掩模注意一致性，以确保目标区域关注图像和掩模模态的相似源区域； 2）源-目标注意力对应，保证源区域和目标区域之间的相互对应。为了促进基于区域的拖动，我们还构建了配对区域数据集（PRD），这是一个具有配对蒙版和图像的大型数据集。大量实验表明，ICRDrag 在定量指标和用户研究方面均显着优于现有方法，实现了卓越的编辑准确性和视觉保真度。数据集、代码和模型可在 https://github.com/bcmi/ICRDrag-Region-Drag-Editing 获取。