ACEdit通过非对称条件与自强制学习实现稳定多轮图像编辑

发生了什么

据arXiv cs.CV 10月15日论文，ACEdit提出一种训练方案，通过自强制（Self-Forcing）和非对称条件学习解决多轮图像编辑中的质量退化问题。该方法迫使编辑器在训练期间操作其自身之前的输出，并通过蒸馏目标利用教师图像编辑器提供可靠信号。在非对称条件下，学生模型在其自身输出上顺序执行编辑，而教师模型锚定在原始干净图像上接收复合编辑指令。实验显示，该方法显著降低了长多轮序列中的质量下降，同时保持了编辑质量和指令遵循能力。