論文の概要: Diffusion Guided Domain Adaptation of Image Generators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04473v2
• Date: Fri, 9 Dec 2022 08:58:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 15:03:47.222227
• Title: Diffusion Guided Domain Adaptation of Image Generators
• Title（参考訳）: 拡散誘導型画像生成器の領域適応
• Authors: Kunpeng Song, Ligong Han, Bingchen Liu, Dimitris Metaxas, Ahmed Elgammal
• Abstract要約: 分類器フリーガイダンスを批判として活用し,大規模テキスト・画像拡散モデルから知識を抽出できることを示す。 ジェネレータは、ターゲットドメインからの基底サンプルにアクセスすることなく、テキストプロンプトによって示される新しいドメインに効率的に移動することができる。 CLIP損失を最小限に抑えるためにトレーニングされていないが、我々のモデルはCLIPスコアが等しく高く、FIDが短いプロンプトよりも大幅に低い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.444668833151677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Can a text-to-image diffusion model be used as a training objective for adapting a GAN generator to another domain? In this paper, we show that the classifier-free guidance can be leveraged as a critic and enable generators to distill knowledge from large-scale text-to-image diffusion models. Generators can be efficiently shifted into new domains indicated by text prompts without access to groundtruth samples from target domains. We demonstrate the effectiveness and controllability of our method through extensive experiments. Although not trained to minimize CLIP loss, our model achieves equally high CLIP scores and significantly lower FID than prior work on short prompts, and outperforms the baseline qualitatively and quantitatively on long and complicated prompts. To our best knowledge, the proposed method is the first attempt at incorporating large-scale pre-trained diffusion models and distillation sampling for text-driven image generator domain adaptation and gives a quality previously beyond possible. Moreover, we extend our work to 3D-aware style-based generators and DreamBooth guidance.
• Abstract（参考訳）: テキストから画像への拡散モデルは、ganジェネレータを他のドメインに適用するためのトレーニング目的として使用できるか? 本稿では,分類器フリーガイダンスを批評家として活用し,大規模テキスト・画像拡散モデルから知識を抽出できることを示す。 ジェネレータは、ターゲットドメインの基底サンプルにアクセスせずに、テキストプロンプトで示す新しいドメインに効率的に移行できる。 本手法の有効性と制御性は,広範な実験により実証する。 CLIPの損失を最小限に抑えるために訓練されていないが、我々のモデルはCLIPスコアを同等に高く、短いプロンプトの前の作業よりもFIDを著しく低くし、長いプロンプトと複雑なプロンプトのベースラインを質的に定量的に上回る。 提案手法は,テキスト駆動画像生成領域適応のための大規模事前学習拡散モデルと蒸留サンプリングを組み込んだ最初の試みであり,従来以上の品質を提供する。 さらに、3DスタイルベースのジェネレータやDreamBoothガイダンスにも取り組みます。

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