本研究提出了一种无反演的文本引导图像编辑框架，解决了图像输入反演不准确导致的错误传播问题。通过缓存机制和自适应细粒度掩蔽策略，实现了对图像相关区域的精准修改，提升了编辑的多样性和保真度。实验结果表明，该方法在定量指标和视觉质量上优于现有技术。

本文介绍了FlowEdit，一种基于预训练流模型的无反演文本编辑方法。该方法通过构建源目标分布的常微分方程，解决了传统反演方法的不足，降低了传输成本，实现了更优的编辑效果。