FireFlow: Schnelle Invertierung von Rektifiziertem Fluss für die semantische Bearbeitung von Bildern

Obwohl Rektifizierte Flüsse (ReFlows) mit Destillation eine vielversprechende Methode für schnelles Sampling bieten, bleiben die schnellen Inversionsverfahren, die Bilder in strukturierten Rauschen zurücktransformieren und anschließend bearbeiten sollen, ungelöst. Dieses Papier stellt FireFlow vor, einen einfachen, aber effektiven Ansatz ohne vorherige Schulung, der die erstaunliche Generierungsfähigkeit von ReFlow-basierten Modellen (wie z.B. FLUX) erbt und gleichzeitig seine Fähigkeiten auf genaue Inversion und Bearbeitung in 8 Schritten erweitert. Zunächst zeigen wir, dass ein sorgfältig entworfener numerischer Solver für die ReFlow-Inversion entscheidend ist. Er ermöglicht eine präzise Inversion und Rekonstruktion mit der Genauigkeit eines zweiten Ordnungssolvers, während er die praktische Effizienz einer ersten Ordnung Euler-Methode beibehält. Dieser Solver erreicht eine dreifache Laufzeitbeschleunigung im Vergleich zu den aktuellen Stand-der-Technik-Methoden für ReFlow-Inversion und -Bearbeitung, wobei er kleinere Rekonstruktionsfehler und überlegene Bearbeitungsergebnisse im modellfreien Modus liefert. Der Code ist unter https://github.com/HolmesShuan/FireFlow{diese URL} verfügbar.