論文の概要: Peekaboo: Text to Image Diffusion Models are Zero-Shot Segmentors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13224v2
• Date: Wed, 21 Jun 2023 12:35:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 18:04:00.148400
• Title: Peekaboo: Text to Image Diffusion Models are Zero-Shot Segmentors
• Title（参考訳）: Peekaboo: テキストから画像への拡散モデルはゼロショットセグメンタ
• Authors: Ryan Burgert, Kanchana Ranasinghe, Xiang Li, Michael S. Ryoo
• Abstract要約: Peekabooは、ゼロショット、オープンボキャブラリ、教師なしセマンティックグラウンド技術である。 基礎となる拡散モデルがRGB画像でのみ訓練されているにもかかわらず、Peekabooが透過性のある画像を生成するためにどのように使用できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.959642112729234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, text-to-image diffusion models have shown remarkable capabilities in creating realistic images from natural language prompts. However, few works have explored using these models for semantic localization or grounding. In this work, we explore how an off-the-shelf text-to-image diffusion model, trained without exposure to localization information, can ground various semantic phrases without segmentation-specific re-training. We introduce an inference time optimization process capable of generating segmentation masks conditioned on natural language prompts. Our proposal, Peekaboo, is a first-of-its-kind zero-shot, open-vocabulary, unsupervised semantic grounding technique leveraging diffusion models without any training. We evaluate Peekaboo on the Pascal VOC dataset for unsupervised semantic segmentation and the RefCOCO dataset for referring segmentation, showing results competitive with promising results. We also demonstrate how Peekaboo can be used to generate images with transparency, even though the underlying diffusion model was only trained on RGB images - which to our knowledge we are the first to attempt. Please see our project page, including our code: https://ryanndagreat.github.io/peekaboo
• Abstract（参考訳）: 近年,テキストと画像の拡散モデルにより,自然言語のプロンプトからリアルな画像を作成することができる。 しかし、これらのモデルを意味的ローカライゼーションや接地に利用する研究は少ない。 本研究では,セグメンテーション固有の再学習を行わずに,テキストから画像への拡散モデルを学習し,セグメンテーション情報に露出することなく様々な意味句を接地する方法について検討する。 本稿では,自然言語プロンプトに基づくセグメンテーションマスクを生成できる推定時間最適化手法を提案する。 当社の提案であるpeekabooは,ゼロショットでオープンボキャブラリーで教師なしなセマンティクスグラウンドイング手法で,トレーニングなしで拡散モデルを活用する。 我々はPeekabooを教師なしセマンティックセグメンテーションのためのPascal VOCデータセットとセマンティックセグメンテーションを参照するためのRefCOCOデータセットで評価し、有望な結果と競合する結果を示した。 我々はまた、基礎となる拡散モデルがRGBイメージでのみトレーニングされているにもかかわらず、Peekabooが透過性のある画像を生成するためにどのように使用できるかを実証した。 私たちのコードを含むプロジェクトページをご覧ください。 https://ryanndagreat.github.io/peekaboo

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