본 논문은 텍스트 기반 이미지 편집에서 기존 방법들의 공간적 일관성 부족 문제를 해결하기 위해 LOCATEdit을 제안합니다. 기존 방법들은 확산 모델에서 생성된 크로스 어텐션 맵을 기반으로 마스크를 생성하여 편집 대상 영역을 식별하지만, 의미적 관련성에 집중하는 크로스 어텐션의 특성상 이미지 무결성을 유지하는 데 어려움을 겪습니다. LOCATEdit은 자기 어텐션 기반 패치 관계를 활용한 그래프 기반 접근 방식을 통해 크로스 어텐션 맵을 개선하여, 이미지 영역 간의 부드럽고 일관된 어텐션을 유지하고 지정된 항목에 대한 변경을 제한하면서 주변 구조를 보존합니다. PIE-Bench에서 기존 기준 모델들을 상당히 능가하는 성능을 보이며 최첨단 성능을 달성합니다.
