論文の概要: Plug-and-Play Diffusion Features for Text-Driven Image-to-Image Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12572v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 20:39:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 13:54:38.556026
• Title: Plug-and-Play Diffusion Features for Text-Driven Image-to-Image Translation
• Title（参考訳）: テキスト駆動画像変換のためのプラグアンドプレイ拡散機能
• Authors: Narek Tumanyan, Michal Geyer, Shai Bagon, Tali Dekel
• Abstract要約: 本稿では,画像間翻訳の領域にテキスト・ツー・イメージ合成を取り入れた新しいフレームワークを提案する。 本手法は,事前学習したテキスト・画像拡散モデルのパワーを利用して,対象のテキストに適合する新たな画像を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.39028769374367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale text-to-image generative models have been a revolutionary breakthrough in the evolution of generative AI, allowing us to synthesize diverse images that convey highly complex visual concepts. However, a pivotal challenge in leveraging such models for real-world content creation tasks is providing users with control over the generated content. In this paper, we present a new framework that takes text-to-image synthesis to the realm of image-to-image translation -- given a guidance image and a target text prompt, our method harnesses the power of a pre-trained text-to-image diffusion model to generate a new image that complies with the target text, while preserving the semantic layout of the source image. Specifically, we observe and empirically demonstrate that fine-grained control over the generated structure can be achieved by manipulating spatial features and their self-attention inside the model. This results in a simple and effective approach, where features extracted from the guidance image are directly injected into the generation process of the target image, requiring no training or fine-tuning and applicable for both real or generated guidance images. We demonstrate high-quality results on versatile text-guided image translation tasks, including translating sketches, rough drawings and animations into realistic images, changing of the class and appearance of objects in a given image, and modifications of global qualities such as lighting and color.
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