ChordEdit: One-Step Low-Energy Transport for Image Editing
arXiv - 2026
Das ChordEdit Paper beschreibt einen einstufigen, energiesparenden Transport zur Bildbearbeitung und stellt die von diesem Tool gespiegelten Demoparameter sichtbar.
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Bildformate
Ausgabe
Eine PNG Bearbeitung wurde aus dem hochgeladenen Bild über ChordEdit plus SD-Turbo generiert.
Anwendungsfall
Einstufige semantische Bildbearbeitungen, wobei die ursprüngliche Struktur so weit wie möglich erhalten bleibt
Dieses Werkzeug wird derzeit gewartet. Bitte versuchen Sie es später noch einmal.
Nennen Sie im Feedback das Werkzeug, die Schritte und das Problem. Screenshots helfen bei der Einordnung.
ChordEdit bearbeitet ein hochgeladenes Bild in einem Energiearm-Transportschritt und verwendet Quell- und Zielprompts mit SD-Turbo-Komponenten.
ChordEdit ist eine trainingsfreie Bildbearbeitungsmethode, die auf SD-Turbo-Komponentengewichten und einer offiziellen Ein-Schritt-Transportpipeline basiert.
arXiv - 2026
Das ChordEdit Paper beschreibt einen einstufigen, energiesparenden Transport zur Bildbearbeitung und stellt die von diesem Tool gespiegelten Demoparameter sichtbar.
Enthält öffentliche Testergebnisse für hier und andernorts verwendete Modelle. Standardmäßig wird die vollständige Quelltabelle angezeigt; Bedingungen und Metriken lassen sich zum Vergleich auswählen. Werte aus unterschiedlichen Testbedingungen sind nicht direkt vergleichbar.
Angezeigt werden nur Einträge mit verifizierter öffentlicher Inferenzimplementierung und passenden Gewichten sowie Algorithmen ohne trainierte Gewichte. Geschlossene Dienste, unveröffentlichte Gewichte und nicht zuordenbare Experimentversionen sind ausgeschlossen. Dies ist keine Gesamtrangliste aller Modelle.
Öffentliche Gewichte belegen keine vollständige Open-Source-Lizenz. Die aufgeklappten Daten zeigen erklärte Gewichtslizenzen und Zugangsbedingungen. Nicht erklärte Lizenzen sind gesondert gekennzeichnet.
Wählen Sie einen Datensatz, um alle Kennzahlen jedes Modells anzuzeigen. Die Zeilen folgen dem offiziellen Rang oder der gewählten Kennzahl. Fett markiert den besten vergleichbaren Wert jeder Spalte, einschließlich Gleichständen. Unterschiedliche Bewertungsprotokolle werden getrennt eingestuft; fehlende Werte erscheinen als -.
Ausführbare Einträge 10 / Originalzeilen 12
Für diese Experimente ist kein vollständiges öffentliches Inferenzpaket verifiziert. Andere Gewichte desselben Modellnamens reichen nicht aus.
InfEdit (SD1.4) · Few-step (4 steps) · ChordEdit (SwiftBrush-v2) · One-step
Papiertisch 1 Reihen auf der PIE-Bank. Höhere PSNR und CLIP-Edited sind besser; runtime und VRAM sind von Quellen berichteter Kontext, keine TelkNet-Wiederholung.
| Rang nach Kennzahl | Modell | Testbedingung | Consistency | CLIP Semantics | Properties | Efficiency | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PSNR ↑ | MSE 10 3 ↓ | LPIPS 10 3 ↓ | Whole ↑ | Edited ↑ | T-free | I-free | Step ↓ | NFE ↓ | Runtime(s) ↓ | VRAM(MiB) ↓ | |||
| 1 | ChordEdit (w/o prox, SD-Turbo) | One-step | 23.89 | 5.05 | 88.36 | 24.97 | 21.87 | ✓ | ✓ | 1 | 1 | 0.20 | 6988 |
| 2 | InstantEdit (PeRFlow-SD1.5)Öffentliche Gewichte · InferenzcodePeRFlow DreamShaper SD1.5Canny ControlNet SD1.5Inferenzcode hansyan/perflow-sd15-dreamshaper@87a2d778a21cd6c9079217a53aea464d5c64c1ccGewichtslizenz (Angabe des Repositorys): cc-by-nc-4.0 | Few-step (4 steps) | 23.80 | 4.21 | 60.92 | 24.97 | 21.82 | ✓ | ✗ | 4 | 8 | 1.30 | 16270 |
| 3 | ChordEdit (SD-Turbo)Hier eingesetztes Modell | One-step | 22.20 | 6.84 | 128.25 | 25.58 | 22.96 | ✓ | ✓ | 1 | 2 | 0.38 | 6988 |
| 4 | FlowEdit (SD3)Öffentliche Gewichte · Inferenzcodestabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers@ea42f8cef0f178587cf766dc8129abd379c90671InferenzcodeGewichtslizenz nicht angegebenZustimmung zu Bedingungen oder Zugangsanfrage erforderlich | Multi-step ( ≥ 30 steps) | 22.17 | 7.69 | 104.81 | 26.64 | 23.69 | ✓ | ✓ | 33 | 33 | 7.22 | 17140 |
| 5 | Direct Inversion + MasaCtrl | Multi-step ( ≥ 30 steps) | 21.78 | 7.99 | 87.38 | 24.42 | 21.38 | ✓ | ✗ | 50 | 100 | 79.10 | 12272 |
| 6 | SwiftEdit (SwiftBrush-v2)Öffentliche Gewichte · Inferenzcodeswiftedit_weights.tar.gz.part-aa through part-ae; release v1.0, id 248271095InferenzcodeAuswertungseinstellungenGewichtslizenz nicht angegeben | One-step | 21.71 | 8.22 | 91.22 | 24.93 | 21.85 | ✗ | ✗ | 1 | 2 | 0.54 | 15060 |
| 7 | TurboEdit (SDXL-Turbo) | Few-step (4 steps) | 21.44 | 9.49 | 108.60 | 24.66 | 21.79 | ✓ | ✓ | 4 | 4 | 2.69 | 13826 |
| 8 | Direct Inversion + PnP | Multi-step ( ≥ 30 steps) | 21.43 | 8.10 | 106.26 | 25.48 | 22.63 | ✓ | ✗ | 50 | 100 | 28.03 | 9262 |
| 9 | DDIM + PnP | Multi-step ( ≥ 30 steps) | 21.26 | 8.42 | 113.58 | 25.45 | 22.54 | ✓ | ✗ | 50 | 100 | 28.01 | 9262 |
| 10 | DDIM + MasaCtrl | Multi-step ( ≥ 30 steps) | 21.25 | 8.58 | 106.59 | 24.13 | 21.13 | ✓ | ✗ | 50 | 100 | 55.20 | 12272 |
Die Markierungen kennzeichnen hier verwendete Modelle oder Komponenten. Werte und Einstellungen stammen aus den zitierten Tests, nicht aus einer neuen Bewertung der gesamten Verarbeitungskette.
Datensätze, Versionen und Bedingungen bleiben getrennt, auch Quellen ohne zugelassene Ranglisteneinträge.
Ausführbare Einträge 10 / Originalzeilen 12
Für diese Experimente ist kein vollständiges öffentliches Inferenzpaket verifiziert. Andere Gewichte desselben Modellnamens reichen nicht aus.
InfEdit (SD1.4) · Few-step (4 steps) · ChordEdit (SwiftBrush-v2) · One-step
Werte gelten für den jeweiligen Datensatz, Messwert und die Modellversion. Verschiedene Tests sind nicht direkt vergleichbar.
Wählen Sie einen Datensatz, um alle Kennzahlen jedes Modells anzuzeigen. Die Zeilen folgen dem offiziellen Rang oder der gewählten Kennzahl. Fett markiert den besten vergleichbaren Wert jeder Spalte, einschließlich Gleichständen. Unterschiedliche Bewertungsprotokolle werden getrennt eingestuft; fehlende Werte erscheinen als -.
Ausführbare Einträge 10 / Originalzeilen 12
Für diese Experimente ist kein vollständiges öffentliches Inferenzpaket verifiziert. Andere Gewichte desselben Modellnamens reichen nicht aus.
InfEdit (SD1.4) · Few-step (4 steps) · ChordEdit (SwiftBrush-v2) · One-step
Papiertisch 1 Reihen auf der PIE-Bank. Höhere PSNR und CLIP-Edited sind besser; runtime und VRAM sind von Quellen berichteter Kontext, keine TelkNet-Wiederholung.
| Rang nach Kennzahl | Modell | Testbedingung | Consistency | CLIP Semantics | Properties | Efficiency | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PSNR ↑ | MSE 10 3 ↓ | LPIPS 10 3 ↓ | Whole ↑ | Edited ↑ | T-free | I-free | Step ↓ | NFE ↓ | Runtime(s) ↓ | VRAM(MiB) ↓ | |||
| 1 | ChordEdit (w/o prox, SD-Turbo) | One-step | 23.89 | 5.05 | 88.36 | 24.97 | 21.87 | ✓ | ✓ | 1 | 1 | 0.20 | 6988 |
| 2 | InstantEdit (PeRFlow-SD1.5)Öffentliche Gewichte · InferenzcodePeRFlow DreamShaper SD1.5Canny ControlNet SD1.5Inferenzcode hansyan/perflow-sd15-dreamshaper@87a2d778a21cd6c9079217a53aea464d5c64c1ccGewichtslizenz (Angabe des Repositorys): cc-by-nc-4.0 | Few-step (4 steps) | 23.80 | 4.21 | 60.92 | 24.97 | 21.82 | ✓ | ✗ | 4 | 8 | 1.30 | 16270 |
| 3 | ChordEdit (SD-Turbo) | One-step | 22.20 | 6.84 | 128.25 | 25.58 | 22.96 | ✓ | ✓ | 1 | 2 | 0.38 | 6988 |
| 4 | FlowEdit (SD3)Öffentliche Gewichte · Inferenzcodestabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers@ea42f8cef0f178587cf766dc8129abd379c90671InferenzcodeGewichtslizenz nicht angegebenZustimmung zu Bedingungen oder Zugangsanfrage erforderlich | Multi-step ( ≥ 30 steps) | 22.17 | 7.69 | 104.81 | 26.64 | 23.69 | ✓ | ✓ | 33 | 33 | 7.22 | 17140 |
| 5 | Direct Inversion + MasaCtrl | Multi-step ( ≥ 30 steps) | 21.78 | 7.99 | 87.38 | 24.42 | 21.38 | ✓ | ✗ | 50 | 100 | 79.10 | 12272 |
| 6 | SwiftEdit (SwiftBrush-v2)Öffentliche Gewichte · Inferenzcodeswiftedit_weights.tar.gz.part-aa through part-ae; release v1.0, id 248271095InferenzcodeAuswertungseinstellungenGewichtslizenz nicht angegeben | One-step | 21.71 | 8.22 | 91.22 | 24.93 | 21.85 | ✗ | ✗ | 1 | 2 | 0.54 | 15060 |
| 7 | TurboEdit (SDXL-Turbo) | Few-step (4 steps) | 21.44 | 9.49 | 108.60 | 24.66 | 21.79 | ✓ | ✓ | 4 | 4 | 2.69 | 13826 |
| 8 | Direct Inversion + PnP | Multi-step ( ≥ 30 steps) | 21.43 | 8.10 | 106.26 | 25.48 | 22.63 | ✓ | ✗ | 50 | 100 | 28.03 | 9262 |
| 9 | DDIM + PnP | Multi-step ( ≥ 30 steps) | 21.26 | 8.42 | 113.58 | 25.45 | 22.54 | ✓ | ✗ | 50 | 100 | 28.01 | 9262 |
| 10 | DDIM + MasaCtrl | Multi-step ( ≥ 30 steps) | 21.25 | 8.58 | 106.59 | 24.13 | 21.13 | ✓ | ✗ | 50 | 100 | 55.20 | 12272 |
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