論文の概要: ELITE: Encoding Visual Concepts into Textual Embeddings for Customized Text-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13848v1
• Date: Mon, 27 Feb 2023 14:49:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 15:09:24.173002
• Title: ELITE: Encoding Visual Concepts into Textual Embeddings for Customized Text-to-Image Generation
• Title（参考訳）: ELITE: カスタマイズされたテキスト-画像生成のためのテキスト埋め込みに視覚概念をエンコードする
• Authors: Yuxiang Wei, Yabo Zhang, Zhilong Ji, Jinfeng Bai, Lei Zhang, Wangmeng Zuo
• Abstract要約: 高速かつ正確な概念カスタマイズのための学習ベースエンコーダを提案する。 より高速な符号化処理により,高忠実度インバージョンとロバストな編集性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.57155701856333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite unprecedented ability in imaginary creation, large text-to-image models are further expected to express customized concepts. Existing works generally learn such concepts in an optimization-based manner, yet bringing excessive computation or memory burden. In this paper, we instead propose a learning-based encoder for fast and accurate concept customization, which consists of global and local mapping networks. In specific, the global mapping network separately projects the hierarchical features of a given image into multiple ``new'' words in the textual word embedding space, i.e., one primary word for well-editable concept and other auxiliary words to exclude irrelevant disturbances (e.g., background). In the meantime, a local mapping network injects the encoded patch features into cross attention layers to provide omitted details, without sacrificing the editability of primary concepts. We compare our method with prior optimization-based approaches on a variety of user-defined concepts, and demonstrate that our method enables more high-fidelity inversion and robust editability with a significantly faster encoding process. Our code will be publicly available at https://github.com/csyxwei/ELITE.
• Abstract（参考訳）: 前例のない想像上の創造能力にもかかわらず、大規模なテキストから画像へのモデルは、さらにカスタマイズされた概念を表現することが期待されている。 既存の作業は一般に最適化に基づいた方法でそのような概念を学習するが、過剰な計算やメモリ負荷をもたらす。 本稿では,グローバルおよびローカルマッピングネットワークで構成される,高速かつ正確な概念カスタマイズのための学習ベースエンコーダを提案する。 具体的には、グローバルマッピングネットワークは、ある画像の階層的特徴をテキスト語埋め込み空間における複数の「新しい」単語、すなわち、不適切な乱れ(例えば、背景)を排除するために、よく編集可能な概念と他の補助的な単語に別々に投影する。 一方、ローカルマッピングネットワークは、エンコードされたパッチ機能をクロスアテンション層に注入し、プライマリコンセプトの編集性を犠牲にすることなく、詳細を省略する。 提案手法は,様々なユーザ定義概念に対する事前最適化手法と比較し,より高速な符号化処理により,高忠実度インバージョンと堅牢な編集性を実現することを示す。 私たちのコードはhttps://github.com/csyxwei/eliteで公開されます。

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