Fugu-MT 論文翻訳(概要): Investigating Prompt Engineering in Diffusion Models

論文の概要: Investigating Prompt Engineering in Diffusion Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15462v1
Date: Mon, 21 Nov 2022 07:07:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-04 13:51:01.231168
Title: Investigating Prompt Engineering in Diffusion Models
Title（参考訳）: 拡散モデルにおけるプロンプト工学の研究
Authors: Sam Witteveen and Martin Andrews
Abstract要約: 本稿では,プロンプトにおける特定の単語やフレーズの効果を計測する手法を提案する。望ましい効果を生み出すためのプロンプトの選択に関するガイダンスを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.456877715768796
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With the spread of the use of Text2Img diffusion models such as DALL-E 2, Imagen, Mid Journey and Stable Diffusion, one challenge that artists face is selecting the right prompts to achieve the desired artistic output. We present techniques for measuring the effect that specific words and phrases in prompts have, and (in the Appendix) present guidance on the selection of prompts to produce desired effects.
Abstract（参考訳）: DALL-E 2、Imagen、Mid Journey、Stable DiffusionといったText2Img拡散モデルの使用が広まるにつれ、アーティストが望む芸術的アウトプットを達成するための正しいプロンプトを選択することが課題となっている。提案手法は,指示文中の特定の単語やフレーズが持つ効果を計測し,(アペンディックスにおいて)望ましい効果を生み出すための指示文の選択に関するガイダンスを示す。

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