降低扩散模型中的时空冗余，上交大EEdit实现免训练图像编辑加速

上海交通大学EPIC Lab团队发布新型图像编辑框架EEdit⚡，该框架针对流匹配扩散模型设计，有效解决了图像编辑中存在的时空冗余问题，首次实现了对多种引导方式的统一加速。相比原始流程，EEdit无需训练即可提速2.4倍，最高可达10倍以上，大幅降低计算资源消耗。其核心技术包括基于空间局域缓存（SLoC）的特征复用机制与反演跳步（ISS）策略，能够在保证生成质量的前提下高效完成图像编辑任务。实验结果显示，EEdit在多个主流数据集和评估指标上均优于现有方法，尤其在背景一致性与编辑精度方面表现优异。该研究已被计算机视觉顶会ICCV 2025接收，并已开源。
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