論文の概要: Fine-grained Image Editing by Pixel-wise Guidance Using Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02024v2
• Date: Thu, 8 Dec 2022 04:01:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 14:02:56.187522
• Title: Fine-grained Image Editing by Pixel-wise Guidance Using Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた画素誘導による細粒画像編集
• Authors: Naoki Matsunaga, Masato Ishii, Akio Hayakawa, Kenji Suzuki, Takuya Narihira
• Abstract要約: 画素単位のガイダンスに基づく新しい画像編集手法を提案する。 提案手法は,編集領域の外部のコンテンツを保存しながら,編集領域に合理的なコンテンツを作成することができる。 実験により,提案手法の利点を定量的かつ定性的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.855820180160146
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative models, particularly GANs, have been utilized for image editing. Although GAN-based methods perform well on generating reasonable contents aligned with the user's intentions, they struggle to strictly preserve the contents outside the editing region. To address this issue, we use diffusion models instead of GANs and propose a novel image-editing method, based on pixel-wise guidance. Specifically, we first train pixel-classifiers with few annotated data and then estimate the semantic segmentation map of a target image. Users then manipulate the map to instruct how the image is to be edited. The diffusion model generates an edited image via guidance by pixel-wise classifiers, such that the resultant image aligns with the manipulated map. As the guidance is conducted pixel-wise, the proposed method can create reasonable contents in the editing region while preserving the contents outside this region. The experimental results validate the advantages of the proposed method both quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: 生成モデル、特にGANは画像編集に利用されている。 GANベースの手法は、ユーザの意図に沿った合理的なコンテンツを生成するのにうまく機能するが、編集領域外のコンテンツを厳密に保存することは困難である。 この問題に対処するために,ganの代わりに拡散モデルを用い,画素案内に基づく新しい画像編集法を提案する。 具体的には,まずアノテートデータが少ない画素分類器を訓練し,対象画像のセマンティックセグメンテーションマップを推定する。 ユーザは地図を操作して、画像の編集方法を指示する。 拡散モデルは、画素ワイド分類器による誘導により編集画像を生成し、結果として得られる画像は、操作された地図と整合する。 提案手法は,画素単位での指導を行うことで,編集領域内に合理的なコンテンツを作成でき,かつ,その領域外のコンテンツを保存することができる。 実験により,提案手法の利点を定量的かつ定性的に検証した。

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