論文の概要: Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06125v1
• Date: Wed, 13 Apr 2022 01:10:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-14 23:31:04.642966
• Title: Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents
• Title（参考訳）: CLIPラテントを用いた階層型テキストコンディション画像生成
• Authors: Aditya Ramesh, Prafulla Dhariwal, Alex Nichol, Casey Chu, Mark Chen
• Abstract要約: 画像表現を明示的に生成することで、フォトリアリズムとキャプションの類似性が最小限に抑えられ、画像の多様性が向上することを示す。 画像表現に条件付けされたデコーダは、その意味とスタイルの両方を保存した画像のバリエーションを生成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.476720970770128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contrastive models like CLIP have been shown to learn robust representations of images that capture both semantics and style. To leverage these representations for image generation, we propose a two-stage model: a prior that generates a CLIP image embedding given a text caption, and a decoder that generates an image conditioned on the image embedding. We show that explicitly generating image representations improves image diversity with minimal loss in photorealism and caption similarity. Our decoders conditioned on image representations can also produce variations of an image that preserve both its semantics and style, while varying the non-essential details absent from the image representation. Moreover, the joint embedding space of CLIP enables language-guided image manipulations in a zero-shot fashion. We use diffusion models for the decoder and experiment with both autoregressive and diffusion models for the prior, finding that the latter are computationally more efficient and produce higher-quality samples.
• Abstract（参考訳）: CLIPのような対照的なモデルでは、セマンティクスとスタイルの両方をキャプチャするイメージの堅牢な表現を学ぶことが示されている。 これらの表現を画像生成に活用するために,テキストキャプションによってクリップ画像の埋め込みを生成するプリミティブと,画像の埋め込みに条件づけられた画像を生成するデコーダという2段階モデルを提案する。 画像表現を明示的に生成することで、フォトリアリズムやキャプションの類似性が最小限に抑えられ、画像の多様性が向上することを示す。 画像表現に条件付けされたデコーダは、その意味とスタイルの両方を保持するイメージのバリエーションを生成できると同時に、画像表現から欠落する非意味の詳細も変更できる。 さらに、CLIPの結合埋め込み空間は、ゼロショット方式で言語誘導の画像操作を可能にする。 我々は、デコーダの拡散モデルを用いて、先行する自己回帰モデルと拡散モデルの両方を実験し、後者の方が計算効率が高く、高品質なサンプルを生成することを発見した。

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