論文の概要: Blended Latent Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02779v2
• Date: Sun, 30 Apr 2023 17:43:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 20:08:16.738758
• Title: Blended Latent Diffusion
• Title（参考訳）: Blended Latent Diffusion
• Authors: Omri Avrahami, Ohad Fried, Dani Lischinski
• Abstract要約: 本稿では,汎用画像の局所的なテキスト駆動編集の課題に対して,ユーザが提供するマスクに所望の編集を限定する高速化されたソリューションを提案する。 提案手法は,低次元の潜伏空間で操作することで拡散を高速化する,最近のテキストから画像への潜伏拡散モデル (LDM) を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.043090347648157
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The tremendous progress in neural image generation, coupled with the emergence of seemingly omnipotent vision-language models has finally enabled text-based interfaces for creating and editing images. Handling generic images requires a diverse underlying generative model, hence the latest works utilize diffusion models, which were shown to surpass GANs in terms of diversity. One major drawback of diffusion models, however, is their relatively slow inference time. In this paper, we present an accelerated solution to the task of local text-driven editing of generic images, where the desired edits are confined to a user-provided mask. Our solution leverages a recent text-to-image Latent Diffusion Model (LDM), which speeds up diffusion by operating in a lower-dimensional latent space. We first convert the LDM into a local image editor by incorporating Blended Diffusion into it. Next we propose an optimization-based solution for the inherent inability of this LDM to accurately reconstruct images. Finally, we address the scenario of performing local edits using thin masks. We evaluate our method against the available baselines both qualitatively and quantitatively and demonstrate that in addition to being faster, our method achieves better precision than the baselines while mitigating some of their artifacts.
• Abstract（参考訳）: 一見全能な視覚言語モデルの出現と相まって、ニューラル画像生成の著しい進歩により、画像の作成と編集のためのテキストベースのインターフェイスがついに有効になった。 汎用画像の処理には多様な生成モデルが必要であるため、最新の研究は拡散モデルを利用しており、多様性の観点からはGANを上回ることが示されている。 しかし、拡散モデルの大きな欠点は、その相対的に遅い推論時間である。 本稿では,所望の編集をユーザ提供マスクに限定した汎用画像のローカルテキスト駆動編集の課題に対して,高速化した解法を提案する。 提案手法は,低次元の潜伏空間で操作することで拡散を高速化する,最近のテキストから画像への潜伏拡散モデル (LDM) を利用する。 まず,混合拡散を組み込むことにより,ldmをローカル画像エディタに変換する。 次に, 画像の正確な再構成を行うため, LDMの本質的不確かさに対する最適化に基づく解を提案する。 最後に,シンマスクを用いてローカル編集を行うシナリオについて述べる。 提案手法は, 質的かつ定量的に, 利用可能なベースラインに対して評価し, 高速であることに加えて, 精度も向上し, その成果物のいくつかを軽減できることを示した。

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