論文の概要: Creative Painting with Latent Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14697v2
• Date: Fri, 30 Sep 2022 03:08:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 13:56:37.940189
• Title: Creative Painting with Latent Diffusion Models
• Title（参考訳）: 潜在拡散モデルによる創作絵画
• Authors: Xianchao Wu
• Abstract要約: 遅延拡散モデル (LDMs) は, 安定かつ高出生率の画像生成を実現している。 ウィキアート・データセットを用いたテキスト・コンディション・エクステンションとモデル・リトレーニングの2つの方向における現行のLCDの創造的絵画能力の向上に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4649095013539173
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Artistic painting has achieved significant progress during recent years. Using an autoencoder to connect the original images with compressed latent spaces and a cross attention enhanced U-Net as the backbone of diffusion, latent diffusion models (LDMs) have achieved stable and high fertility image generation. In this paper, we focus on enhancing the creative painting ability of current LDMs in two directions, textual condition extension and model retraining with Wikiart dataset. Through textual condition extension, users' input prompts are expanded with rich contextual knowledge for deeper understanding and explaining the prompts. Wikiart dataset contains 80K famous artworks drawn during recent 400 years by more than 1,000 famous artists in rich styles and genres. Through the retraining, we are able to ask these artists to draw novel and creative painting on modern topics. Direct comparisons with the original model show that the creativity and artistry are enriched.
• Abstract（参考訳）: 近年、芸術絵画は大きな進歩を遂げている。 原画像と圧縮潜在空間を接続するオートエンコーダと、拡散のバックボーンとしてクロス注意強化u-netを用いて、潜在拡散モデル(ldms)は安定かつ高い不妊性画像生成を達成している。 本稿では,ウィキアートデータセットを用いたテキスト条件拡張とモデルリトレーニングの2方向における現在のldmの創造的絵画能力の向上に着目する。 テキスト条件拡張により、ユーザの入力プロンプトは、より深い理解と説明のために、リッチなコンテキスト知識で拡張される。 Wikiartのデータセットには、最近400年間に1000人以上の有名アーティストによって描かれた80万点の有名なアートワークが含まれている。 再訓練を通じて、これらのアーティストに現代トピックに関する斬新で創造的な絵を描くよう依頼することができる。 オリジナルのモデルと直接比較すると、創造性と芸術性が豊かであることを示している。

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