Nie chodzi tylko o kolejną demo edycji obrazów. ChordEdit dotyka konkretnej słabości edycji generatywnej w jednym kroku: szybkie backbone T2I, takie jak SD-Turbo, syntetyzują szybko, ale edycja training-free może pociągnąć obiekt i tło w złą stronę, gdy wszystko mieści się w jednym dużym kroku. Niskoenergetyczny transport ogranicza tę ścieżkę, aby semantyka celu pojawiła się bez utraty struktury obrazu źródłowego.
Tabele z paperu, oficjalną demo i interpretację produktową trzeba czytać oddzielnie. Liczby pochodzą z protokołów benchmark; realna jakość zależy nadal od przesłanego obrazu, promptów, seed i ograniczeń modelu.