StableDragは、点ベースの画像編集フレームワークであり、既存のドラッグ手法における不正確な点追跡と不完全なモーション監視の問題を解決することを目的としています。識別的な点追跡方法と信頼度ベースの潜在表現強化戦略を設計しました。前者は更新されたハンドル点を正確に特定し、長距離操作の安定性を向上させます。後者は、すべての操作ステップにおいて最適化された潜在表現の品質を可能な限り高く維持します。このフレームワークは、StableDrag-GANとStableDrag-Diffの2つの画像編集モデルを実装しており、広範な定性的実験とDragBench上での定量評価を通じて、より安定したドラッグ性能を実現します。