論文の概要: Optimizing Prompts for Text-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09611v1
• Date: Mon, 19 Dec 2022 16:50:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 14:50:30.547315
• Title: Optimizing Prompts for Text-to-Image Generation
• Title（参考訳）: テキストから画像へのプロンプトの最適化
• Authors: Yaru Hao, Zewen Chi, Li Dong, Furu Wei
• Abstract要約: よく設計されたプロンプトは、テキストから画像へのモデルをガイドし、素晴らしい画像を生成する。 しかし、パフォーマンスプロンプトはモデル固有であり、ユーザ入力と不一致であることが多い。 本稿では,モデル優先のプロンプトにオリジナルのユーザ入力を自動的に適応するフレームワークであるpromise adaptを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.83920002573643
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Well-designed prompts can guide text-to-image models to generate amazing images. However, the performant prompts are often model-specific and misaligned with user input. Instead of laborious human engineering, we propose prompt adaptation, a general framework that automatically adapts original user input to model-preferred prompts. Specifically, we first perform supervised fine-tuning with a pretrained language model on a small collection of manually engineered prompts. Then we use reinforcement learning to explore better prompts. We define a reward function that encourages the policy to generate more aesthetically pleasing images while preserving the original user intentions. Experimental results on Stable Diffusion show that our method outperforms manual prompt engineering in terms of both automatic metrics and human preference ratings. Moreover, reinforcement learning further boosts performance, especially on out-of-domain prompts. The pretrained checkpoints are available at https://aka.ms/promptist. The demo can be found at https://aka.ms/promptist-demo.
• Abstract（参考訳）: よく設計されたプロンプトは、テキストから画像へのモデルをガイドし、素晴らしい画像を生成する。 しかしながら、パフォーマンスプロンプトはモデル固有であり、ユーザ入力と不一致であることが多い。 本稿では,従来のユーザ入力をモデル優先のプロンプトに自動的に適応する一般的なフレームワークである,プロンプト適応を提案する。 具体的には、手作業によるプロンプトの小さなコレクション上で、事前訓練された言語モデルを用いて教師付き微調整を行う。 その後、強化学習を使用して、より良いプロンプトを探索します。 我々は,本来のユーザ意図を維持しつつ,より美的なイメージを生成するためのポリシーを奨励する報酬関数を定義する。 安定拡散実験の結果,本手法は自動測定値と人選好評価値の両方で手動のプロンプト工学よりも優れていた。 さらに、強化学習は、特にドメイン外のプロンプトのパフォーマンスをさらに向上させる。 事前トレーニングされたチェックポイントはhttps://aka.ms/promptist.comで入手できる。 デモはhttps://aka.ms/promptist-demoで見ることができる。

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