ChronoEdit: Towards Temporal Reasoning for Image Editing and World Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in large generative models have greatly enhanced both image editing and in-context image generation, yet a critical gap remains in ensuring physical consistency, where edited objects must remain coherent. This capability is especially vital for world simulation related tasks. In this paper, we present ChronoEdit, a framework that reframes image editing as a video generation problem. First, ChronoEdit treats the input and edited images as the first and last frames of a video, allowing it to leverage large pretrained video generative models that capture not only object appearance but also the implicit physics of motion and interaction through learned temporal consistency. Second, ChronoEdit introduces a temporal reasoning stage that explicitly performs editing at inference time. Under this setting, target frame is jointly denoised with reasoning tokens to imagine a plausible editing trajectory that constrains the solution space to physically viable transformations. The reasoning tokens are then dropped after a few steps to avoid the high computational cost of rendering a full video. To validate ChronoEdit, we introduce PBench-Edit, a new benchmark of image-prompt pairs for contexts that require physical consistency, and demonstrate that ChronoEdit surpasses state-of-the-art baselines in both visual fidelity and physical plausibility. Project page for code and models: https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/chronoedit
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».