ChordEdit: One-Step Low-Energy Transport for Image Editing
arXiv - 2026
Стаття ChordEdit року описує одноетапний малоенергетичний транспорт для редагування зображень і демонструє параметри демонстрації, віддзеркалені цим інструментом.
Завантаження...
Вхідні дані
Завантажте вихідне зображення та опишіть його вміст і бажаний результат англійською мовою.
Формати зображень
Вихід
Один PNG редагування згенерований із завантаженого зображення через ChordEdit plus SD-Turbo.
Кейс використання
Одноетапні семантичні редагування зображень із збереженням оригінальної структури настільки, наскільки це можливо
Цей інструмент перебуває на технічному обслуговуванні. Будь ласка, спробуйте пізніше.
У відгуку вкажіть інструмент, кроки та проблему. Знімки екрана допоможуть її знайти.
ChordEdit редагує завантажене зображення за один низькоенергетичний транспортний крок, використовуючи підказки джерела та цілі з компонентами SD-Turbo.
ChordEdit — це метод редагування зображень без навчання, побудований на основі ваг компонентів SD-Turbo та офіційного одноетапного транспортного конвеєра.
arXiv - 2026
Стаття ChordEdit року описує одноетапний малоенергетичний транспорт для редагування зображень і демонструє параметри демонстрації, віддзеркалені цим інструментом.
Містить відкриті результати тестування моделей, що використовуються тут і поза сайтом. Типово показано повну таблицю джерела; для порівняння можна вибрати умови й метрики. Оцінки за різних умов тестування не можна порівнювати безпосередньо.
Показано лише записи з перевіреною публічною реалізацією інференсу та відповідними вагами, а також алгоритми без навчених ваг. Закриті сервіси, неопубліковані ваги та непідтверджені версії експериментів виключено. Це не загальний рейтинг усіх моделей.
Публічні ваги не підтверджують повної ліцензії відкритого коду. Розгорніть дані для перегляду заявлених ліцензій ваг і умов доступу. Відсутні ліцензії позначено окремо.
Виберіть набір даних, щоб побачити всі метрики кожної моделі. Рядки впорядковано за офіційним місцем або вибраною метрикою. Жирним виділено найкраще порівнюване значення кожного стовпця, включно з однаковими результатами. Різні протоколи оцінювання ранжуються окремо; відсутні оцінки позначено -.
Для розгортання 10 / початкових рядків 12
Для цих експериментів не перевірено повний відкритий пакет інференсу. Інші ваги моделі з тією самою назвою не підходять.
InfEdit (SD1.4) · Few-step (4 steps) · ChordEdit (SwiftBrush-v2) · One-step
Паперовий стіл 1 ряди на PIE-лавці. Вищі PSNR і CLIP-Edited кращі; runtime і VRAM — це контекст, що повідомляється джерелом, а не повтор TelkNet.
| Місце за метрикою | Модель | Умова тесту | 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)Відкриті ваги · Код інференсуPeRFlow DreamShaper SD1.5Canny ControlNet SD1.5Код інференсу hansyan/perflow-sd15-dreamshaper@87a2d778a21cd6c9079217a53aea464d5c64c1ccЛіцензія ваг (заява репозиторію): 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)Модель на сайті | One-step | 22.20 | 6.84 | 128.25 | 25.58 | 22.96 | ✓ | ✓ | 1 | 2 | 0.38 | 6988 |
| 4 | FlowEdit (SD3)Відкриті ваги · Код інференсуstabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers@ea42f8cef0f178587cf766dc8129abd379c90671Код інференсуЛіцензію ваг не вказаноПотрібно прийняти умови або запросити доступ | 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)Відкриті ваги · Код інференсу | 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 |
Позначки вказують на моделі чи компоненти, які використовуються на сайті. Оцінки й параметри взято із зазначених тестів, а не з нового оцінювання всього процесу обробки сайту.
Набори даних, версії та умови розділено; збережено й джерела без допущених рядків.
Для розгортання 10 / початкових рядків 12
Для цих експериментів не перевірено повний відкритий пакет інференсу. Інші ваги моделі з тією самою назвою не підходять.
InfEdit (SD1.4) · Few-step (4 steps) · ChordEdit (SwiftBrush-v2) · One-step
Оцінки стосуються вказаних даних, метрики й версії моделі. Різні тести не можна порівнювати безпосередньо.
Виберіть набір даних, щоб побачити всі метрики кожної моделі. Рядки впорядковано за офіційним місцем або вибраною метрикою. Жирним виділено найкраще порівнюване значення кожного стовпця, включно з однаковими результатами. Різні протоколи оцінювання ранжуються окремо; відсутні оцінки позначено -.
Для розгортання 10 / початкових рядків 12
Для цих експериментів не перевірено повний відкритий пакет інференсу. Інші ваги моделі з тією самою назвою не підходять.
InfEdit (SD1.4) · Few-step (4 steps) · ChordEdit (SwiftBrush-v2) · One-step
Паперовий стіл 1 ряди на PIE-лавці. Вищі PSNR і CLIP-Edited кращі; runtime і VRAM — це контекст, що повідомляється джерелом, а не повтор TelkNet.
| Місце за метрикою | Модель | Умова тесту | 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)Відкриті ваги · Код інференсуPeRFlow DreamShaper SD1.5Canny ControlNet SD1.5Код інференсу hansyan/perflow-sd15-dreamshaper@87a2d778a21cd6c9079217a53aea464d5c64c1ccЛіцензія ваг (заява репозиторію): 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)Відкриті ваги · Код інференсуstabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers@ea42f8cef0f178587cf766dc8129abd379c90671Код інференсуЛіцензію ваг не вказаноПотрібно прийняти умови або запросити доступ | 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)Відкриті ваги · Код інференсу | 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 |
Знайдіть способи обробки та кроки для свого матеріалу.