論文の概要: Towards Enhanced Controllability of Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14368v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 07:43:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 17:37:47.983922
• Title: Towards Enhanced Controllability of Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルの制御性向上に向けて
• Authors: Wonwoong Cho, Hareesh Ravi, Midhun Harikumar, Vinh Khuc, Krishna Kumar Singh, Jingwan Lu, David I. Inouye, Ajinkya Kale
• Abstract要約: 我々は,2つの潜伏符号に条件付き拡散モデル,空間的内容マスクと平らなスタイルの埋め込みを訓練する。 既存の手法と比較して制御性が向上し, 画像操作, 参照ベース画像翻訳, スタイル転送に拡散モデルが有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.84630454597448
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Denoising Diffusion models have shown remarkable capabilities in generating realistic, high-quality and diverse images. However, the extent of controllability and editability with diffusion models is underexplored relative to GANs. Inspired by techniques based on the latent space of GAN models for image manipulation, we propose to train a diffusion model conditioned on two latent codes, a spatial content mask and a flattened style embedding. We rely on the inductive bias of the progressive denoising process of diffusion models to encode pose/layout information in the spatial structure mask and semantic/style information in the style code. We extend the sampling technique from composable diffusion models to allow for some dependence between conditional inputs. This improves the quality of the generations significantly while also providing control over the amount of guidance from each latent code separately as well as from their joint distribution. To further enhance controllability, we vary the level of guidance for structure and style latents based on the denoising timestep. We observe more controllability compared to existing methods and show that without explicit training objectives, diffusion models can be leveraged for effective image manipulation, reference based image translation and style transfer.
• Abstract（参考訳）: 雑音拡散モデルでは、リアルで高品質で多様な画像を生成することができる。 しかし、拡散モデルによる制御可能性と編集性の範囲はgansと比較して過小評価されている。 画像操作のためのganモデルの潜在空間に基づく手法に着想を得て,空間的コンテンツマスクとフラットなスタイル埋め込みという2つの潜在コードに基づく拡散モデルを訓練する。 拡散モデルの進行分節化過程の帰納的バイアスに基づき,空間構造マスクのポーズ・レイアウト情報とスタイルコードにおける意味・スタイル情報を符号化する。 条件付き入力間の依存性を許容するために,合成可能な拡散モデルからサンプリング手法を拡張する。 これにより、世代の品質が大幅に向上すると同時に、各潜在コードからのガイダンスの量と、それらの共同配布のコントロールも可能となる。 制御性をさらに高めるために,分別時間ステップに基づいて,構造やスタイル潜伏者の指導レベルを異にする。 従来の手法と比較して制御性が向上し,明示的なトレーニング目標がなければ,拡散モデルが効果的な画像操作,参照ベース画像翻訳,スタイル転送に活用できることを示す。

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