論文の概要: Arbitrary Style Guidance for Enhanced Diffusion-Based Text-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07751v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 20:52:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 15:38:42.133727
• Title: Arbitrary Style Guidance for Enhanced Diffusion-Based Text-to-Image Generation
• Title（参考訳）: 拡張拡散に基づくテキスト対画像生成のための任意スタイル指導
• Authors: Zhihong Pan, Xin Zhou, Hao Tian
• Abstract要約: GLIDE や DALLE-2 のような拡散ベースのテキスト・画像生成モデルは近年広く成功している。 本稿では,参照画像でガイドされた任意のスタイルを用いた画像生成を支援する新しいスタイルガイダンス手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.894251782142584
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Diffusion-based text-to-image generation models like GLIDE and DALLE-2 have gained wide success recently for their superior performance in turning complex text inputs into images of high quality and wide diversity. In particular, they are proven to be very powerful in creating graphic arts of various formats and styles. Although current models supported specifying style formats like oil painting or pencil drawing, fine-grained style features like color distributions and brush strokes are hard to specify as they are randomly picked from a conditional distribution based on the given text input. Here we propose a novel style guidance method to support generating images using arbitrary style guided by a reference image. The generation method does not require a separate style transfer model to generate desired styles while maintaining image quality in generated content as controlled by the text input. Additionally, the guidance method can be applied without a style reference, denoted as self style guidance, to generate images of more diverse styles. Comprehensive experiments prove that the proposed method remains robust and effective in a wide range of conditions, including diverse graphic art forms, image content types and diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 近年,GLIDE や DALLE-2 のような拡散型テキスト・画像生成モデルは,複雑なテキスト入力を高品質で多彩な画像に変換する上で,優れた性能を発揮している。 特に、様々な形式や様式のグラフィックアートを作る上で非常に強力であることが証明されている。 現在のモデルは、油絵や鉛筆画のようなスタイル形式を規定することをサポートしているが、色分布やブラシストロークのようなきめ細かいスタイルの特徴は、与えられたテキスト入力に基づいて条件分布からランダムに選択されるため、特定が難しい。 本稿では,参照画像による任意のスタイルを用いた画像生成を支援する新しいスタイル指導手法を提案する。 テキスト入力によって制御された生成コンテンツの画質を維持しつつ、所望のスタイルを生成するために別個のスタイル転送モデルを必要としない。 さらに、より多様なスタイルの画像を生成するために、自己スタイルガイダンスと呼ばれるスタイル参照なしでガイダンス手法を適用することができる。 包括的実験により,提案手法は多種多様なグラフィックアート形式,画像コンテンツタイプ,拡散モデルなど,幅広い条件下で頑健かつ効果的であることが証明された。

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