Este artículo propone resolver el problema _____T7929__ de los métodos recientes de edición de imágenes basados en flujo no invertible, como FlowEdit, que permite la edición de imágenes basada en texto mediante la resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO) utilizando modelos de flujo de imagen de ruido preentrenados, como Stable Diffusion 3. La ausencia de transformación invertible, una ventaja de FlowEdit, genera rutas de edición inestables y baja consistencia de la fuente. En este artículo, proponemos FlowAlign, un novedoso marco basado en flujo no invertible que resuelve estos problemas mediante un control óptimo de la ruta. FlowAlign introduce la similitud de la fuente en los puntos finales como un término de regularización para generar rutas más suaves y consistentes durante el proceso de edición. Se demuestra que esta regularización de puntos finales equilibra explícitamente la alineación semántica con la solicitud de edición y la consistencia estructural con la imagen de origen a lo largo de la ruta. Además, admitimos la edición invertible de forma natural simplemente invirtiendo la ruta de la EDO, lo que enfatiza la naturaleza reversible y consistente de la transformación. A través de experimentos exhaustivos, demostramos que FlowAlign supera a los métodos existentes en términos de preservación de fuentes y capacidad de control de edición.
