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想给照片里的猫换个颜色，结果总是编辑失败？想让视频里的人换件衣服，人脸却糊成一片或完全改变？
在 AI 视觉编辑领域，如何在修改目标属性的同时，精准保留背景和非编辑属性的一致性，一直是个"鱼和熊掌"的难题。
近日，来自中山大学 iSEE 实验室、香港中文大学 MM Lab、新加坡南洋理工大学、香港大学的研究团队发布了最新研究成果ProEdit。
该方法通过对注意力机制和初始噪声潜在分布的"精准手术"，实现了超高精度的图像与视频编辑，且完全无需训练、即插即用。
△ 图 1. ProEdit 在图像和视频编辑上与现有方法的对比为什么 AI 编辑总是"改不动"？
目前，基于反演（Inversion-based）的编辑方法（如 RF-Solver、FireFlow）通常采用全局注入策略：为了保持背景尽量一致，它们会将原图的大量信息强行"塞"进生成过程。
但研究团队通过文本与图像的注意力可视化发现，这种做法存在严重的"源图像信息过度注入"问题：
注意力过度注入：
现有方法通过全局注入了过多的源图像注意力特征，导致模型更听源图像的话，而忽略了用户的编辑指令（Prompt）。
潜在空间锁死：
反演后的初始噪声中残留了太强的源图像分布信息，使得模型倾向于"重建"原图，而不是"编辑"新图。
结果就是：现有方法下，你想把"橙色猫"改写成"黑色猫"，AI 可能还是给你一只橙色猫。而去除源图像注意力注入机制，又难以保持背景和非编辑属性的一致性。
△ 图 2. 现有方法与去除注意力注入下的注意力可视化与编辑效果 ProEdit 两把精准的"手术刀"
为了破解上述难题，ProEdit 提出了两个核心模块，从两个维度消除源图像信息的干扰：
△ 图 3. ProEdit 方法概览。
包含 KV-Mix 和 Latents-Shift 两个核心模块与总体流程 1. KV-Mix：注意力层面的"混合注入机制"
注意力注入机制对于保持背景一致性至关重要，但 ProEdit 不再盲目进行全局注入，而是通过注意力图（Attention Map）提取出掩码（Mask），以识别出"编辑区"和"非编辑区"。
非编辑区：全量注入原图的 K（Key）和 V（Value）注意力特征，保证背景的一致性。
编辑区：将原图与目标的 K（Key）和 V（Value）注意力特征按比例混合。这种"混合"机制让模型既能按照编辑指令（Prompt）进行编辑，又能参考原图的结构，金沙电玩城实现平滑过渡。
2. Latents-Shift：潜变量空间的"分布偏移"
受风格迁移算法 AdaIN 的启发，ProEdit 引入了 Latents-Shift 模块。
它在编辑区域通过引入高斯噪声，对反演后的初始噪声（Inverted Noise）进行分布的统计量偏移，从而消除了源图像分布对初始噪声分布的过度影响。
效果：彻底打破源图像对编辑图像属性的"紧箍咒"，让颜色、姿态、数量等属性修改变得轻而易举。
精准编辑，背景一致
通过上述流程，ProEdit 能够遵循编辑指令，实现精准、背景一致的编辑。
△ 图 4. ProEdit 图像编辑效果对比。
ProEdit 可以即插即用到现有的 Solver 当中提升编辑效果
与现有基于反演的编辑方法对比，ProEdit 在以下方面表现出了显著优势：
背景一致性：
精确的掩码（Mask）分离出了非编辑区域，确保了在修改目标属性时背景的一致性。
非编辑属性的一致性：
在编辑某个特定属性时（如颜色）时，其他属性（如物体的姿态、纹理特征）能够保持一致性。
编辑精准度与指令遵循度：
在图像和视频编辑中均实现了更彻底、更精准的属性转换。
△ 图 5. ProEdit 编辑视频效果展示战绩斐然：全线 SOTA，即插即用
为了科学评估 ProEdit 在图像 / 视频的编辑质量，研究团队在 PIE-Bench 上进行了图像编辑实验，在互联网视频组成的视频编辑数据上进行了视频编辑实验。
△ 表 1. PIE-Bench 上的图像编辑实验结果
△ 表 2. 互联网视频数据上的视频编辑实验结果
实验结果显示：
ProEdit 在 PIE-Bench 和视频编辑任务上均取得了最好的指标，尤其在颜色更改等精准编辑任务上，显著优于基线方法。
视频 / 图像双向适配：
ProEdit 双向适配视频和图像编辑任务，在保持一致性的同时，能够精准地修改视频和图像内容。
即插即用：
ProEdit 可以完美适配 FLUX 和 HunyuanVideo 等基于修正流（Rectified Flow）的模型，并能够无缝集成到 RF-Solver、FireFlow、UniEdit 等现有 Solver 中，立竿见影地提升编辑质量。
总结与讨论
ProEdit 针对基于反演的编辑中长期存在的"源图像信息过度注入"难题，提供了一个免训练（Training-Free）、即插即用（Plug-and-Play）的方法。
通过对注意力机制和初始噪声潜变量分布的精细化处理，该研究打破了现有方法在编辑精准度上的瓶颈，解决了基于反演的编辑中的编辑效果与一致性平衡难题。
ProEdit 通过精准的模块化设计，为生成式编辑提供了一个高效、低成本且通用的框架。
未来，随着底层图像和视频生成模型的不断进化，ProEdit 这种无需重训练、具备强兼容性的方法，其表现将更加值得期待。
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2512.22118v1
项目主页：
https://isee-laboratory.github.io/ProEdit/
代码仓库：
https://github.com/iSEE-Laboratory/ProEdit
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— 完 —
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