論文の概要: PRedItOR: Text Guided Image Editing with Diffusion Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07979v1
• Date: Wed, 15 Feb 2023 22:58:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-17 15:38:25.888690
• Title: PRedItOR: Text Guided Image Editing with Diffusion Prior
• Title（参考訳）: preditor: diffusion priorによるテキストガイド画像編集
• Authors: Hareesh Ravi, Sachin Kelkar, Midhun Harikumar, Ajinkya Kale
• Abstract要約: テキストガイド画像編集は、テキスト埋め込みの計算集約的な最適化や、テキストガイド画像編集のモデル重みの微調整を必要とする。 我々のアーキテクチャは、テキストプロンプト上に条件付きCLIP画像埋め込みを生成する拡散先行モデルと、CLIP画像埋め込みに条件付き画像を生成するために訓練されたカスタムラテント拡散モデルで構成されている。 我々はこれを、逆DDIMなどの既存のアプローチを用いて、画像デコーダの編集を保存し、テキストガイド画像編集を行う構造と組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3022070933226217
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have shown remarkable capabilities in generating high quality and creative images conditioned on text. An interesting application of such models is structure preserving text guided image editing. Existing approaches rely on text conditioned diffusion models such as Stable Diffusion or Imagen and require compute intensive optimization of text embeddings or fine-tuning the model weights for text guided image editing. We explore text guided image editing with a Hybrid Diffusion Model (HDM) architecture similar to DALLE-2. Our architecture consists of a diffusion prior model that generates CLIP image embedding conditioned on a text prompt and a custom Latent Diffusion Model trained to generate images conditioned on CLIP image embedding. We discover that the diffusion prior model can be used to perform text guided conceptual edits on the CLIP image embedding space without any finetuning or optimization. We combine this with structure preserving edits on the image decoder using existing approaches such as reverse DDIM to perform text guided image editing. Our approach, PRedItOR does not require additional inputs, fine-tuning, optimization or objectives and shows on par or better results than baselines qualitatively and quantitatively. We provide further analysis and understanding of the diffusion prior model and believe this opens up new possibilities in diffusion models research.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、テキストで条件づけられた高品質で創造的な画像を生成する素晴らしい能力を示している。 このようなモデルの興味深い応用は、テキストガイド画像編集の構造保存である。 既存のアプローチでは、安定拡散やimagenのようなテキスト条件拡散モデルに依存しており、テキスト埋め込みの計算集約的な最適化や、テキストガイド画像編集のためのモデルの重み付けが必要となる。 DALLE-2と同様のハイブリッド拡散モデル(HDM)アーキテクチャを用いてテキストガイド画像編集を行う。 我々のアーキテクチャは、テキストプロンプト上に条件付きCLIP画像埋め込みを生成する拡散先行モデルと、CLIP画像埋め込みに条件付き画像を生成するために訓練されたカスタムラテント拡散モデルで構成されている。 拡散先行モデルを用いて,CLIP画像埋め込み空間上でテキストガイドによる概念編集を行うことができ,微調整や最適化は行わない。 これを逆ddimなどの既存手法を用いて画像デコーダ上の編集を保存する構造と組み合わせることで、テキスト案内画像編集を行う。 我々のアプローチでは、PRedItORは、微調整、最適化、目的といった追加の入力を必要とせず、ベースラインを質的かつ定量的に比較するよりも、同等または良質な結果を示す。 我々は拡散先行モデルのさらなる分析と理解を提供し、拡散モデル研究の新たな可能性を開くと信じている。

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