論文の概要: InstructPix2Pix: Learning to Follow Image Editing Instructions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09800v1
- Date: Thu, 17 Nov 2022 18:58:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-18 15:10:05.315159
- Title: InstructPix2Pix: Learning to Follow Image Editing Instructions
- Title(参考訳): InstructPix2Pix: イメージ編集指導の学習
- Authors: Tim Brooks, Aleksander Holynski, Alexei A. Efros
- Abstract要約: 人間の指示から画像を編集する手法を提案する。
入力画像とモデルに何をすべきかを指示する命令が与えられたら、我々のモデルはこれらの命令に従って画像を編集します。
入力画像と書き起こしの多様なコレクションに対して、魅力的な編集結果を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 103.77092910685764
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a method for editing images from human instructions: given an
input image and a written instruction that tells the model what to do, our
model follows these instructions to edit the image. To obtain training data for
this problem, we combine the knowledge of two large pretrained models -- a
language model (GPT-3) and a text-to-image model (Stable Diffusion) -- to
generate a large dataset of image editing examples. Our conditional diffusion
model, InstructPix2Pix, is trained on our generated data, and generalizes to
real images and user-written instructions at inference time. Since it performs
edits in the forward pass and does not require per example fine-tuning or
inversion, our model edits images quickly, in a matter of seconds. We show
compelling editing results for a diverse collection of input images and written
instructions.
- Abstract(参考訳): 入力画像と、モデルに何をすべきかを指示する書き込み命令が与えられた場合、これらの指示に従って画像の編集を行う。
この問題に対するトレーニングデータを得るために,言語モデル(gpt-3)とテキスト・ツー・イメージモデル(stable diffusion)という2つの大きな事前学習モデルの知識を組み合わせて,画像編集例の大規模なデータセットを生成する。
我々の条件拡散モデルであるInstructPix2Pixは、生成したデータに基づいて訓練され、推論時に実際の画像とユーザ記述命令に一般化される。
フォワードパスで編集を行い、例えば微調整や逆変換を必要としないので、我々のモデルは数秒で迅速に画像を編集する。
入力画像と書込み命令の多種多様なコレクションに対して魅力的な編集結果を示す。
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