論文の概要: DiffusionDB: A Large-scale Prompt Gallery Dataset for Text-to-Image Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14896v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 17:54:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 13:03:13.367810
• Title: DiffusionDB: A Large-scale Prompt Gallery Dataset for Text-to-Image Generative Models
• Title（参考訳）: DiffusionDB: テキストから画像生成モデルのための大規模プロンプトギャラリーデータセット
• Authors: Zijie J. Wang, Evan Montoya, David Munechika, Haoyang Yang, Benjamin Hoover, Duen Horng Chau
• Abstract要約: DiffusionDBは、最初の大規模なテキストと画像のプロンプトデータセットである。 データセット内のプロンプトを分析し、これらのプロンプトの重要な特性について議論する。 この人間の活動するデータセットの、前例のないスケールと多様性は、エキサイティングな研究機会を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.335082150513859
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With recent advancements in diffusion models, users can generate high-quality images by writing text prompts in natural language. However, generating images with desired details requires proper prompts, and it is often unclear how a model reacts to different prompts and what the best prompts are. To help researchers tackle these critical challenges, we introduce DiffusionDB, the first large-scale text-to-image prompt dataset. DiffusionDB contains 2 million images generated by Stable Diffusion using prompts and hyperparameters specified by real users. We analyze prompts in the dataset and discuss key properties of these prompts. The unprecedented scale and diversity of this human-actuated dataset provide exciting research opportunities in understanding the interplay between prompts and generative models, detecting deepfakes, and designing human-AI interaction tools to help users more easily use these models. DiffusionDB is publicly available at: https://poloclub.github.io/diffusiondb.
• Abstract（参考訳）: 最近の拡散モデルの進歩により、ユーザーは自然言語でテキストプロンプトを書くことで高品質な画像を生成することができる。 しかし、所望の詳細な画像を生成するには適切なプロンプトが必要であり、モデルがどのように異なるプロンプトに反応するか、最良のプロンプトが何であるかはよく分からない。 これらの重要な課題に対処するために、我々はDiffusionDBを紹介した。 DiffusionDBには、実際のユーザが指定したプロンプトとハイパーパラメータを使用して、Stable Diffusionによって生成された200万の画像が含まれている。 データセット内のプロンプトを分析し,これらのプロンプトの重要な特性について考察する。 この前例のない規模のデータセットと多様性は、プロンプトと生成モデルの相互作用を理解し、ディープフェイクを検出し、これらのモデルをより簡単に使用するためのヒューマン・aiインタラクションツールを設計するための、エキサイティングな研究機会を提供します。 DiffusionDBは、https://poloclub.github.io/diffusiondb.comで公開されている。

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