論文の概要: Text-to-image Diffusion Model in Generative AI: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07909v1
- Date: Tue, 14 Mar 2023 13:49:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-15 14:53:15.813005
- Title: Text-to-image Diffusion Model in Generative AI: A Survey
- Title（参考訳）: 生成AIにおけるテキスト・画像拡散モデル
- Authors: Chenshuang Zhang, Chaoning Zhang, Mengchun Zhang, In So Kweon
- Abstract要約: 本稿では,テキストコンディショニング画像合成における最先端手法,すなわちテキスト・トゥ・イメージについて概観する。
我々はテキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションを超える応用について論じる:テキスト・ガイド・クリエイティブ・ジェネレーションとテキスト・ガイド・イメージ・編集。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.32882187215394
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This survey reviews text-to-image diffusion models in the context that
diffusion models have emerged to be popular for a wide range of generative
tasks. As a self-contained work, this survey starts with a brief introduction
of how a basic diffusion model works for image synthesis, followed by how
condition or guidance improves learning. Based on that, we present a review of
state-of-the-art methods on text-conditioned image synthesis, i.e.,
text-to-image. We further summarize applications beyond text-to-image
generation: text-guided creative generation and text-guided image editing.
Beyond the progress made so far, we discuss existing challenges and promising
future directions.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,多種多様な生成タスクにおいて拡散モデルが普及しつつある状況下でのテキスト・画像拡散モデルについてレビューする。
自己完結型研究として、この調査は、画像合成のための基本拡散モデルがどのように機能するかの簡単な紹介から始まり、続いて条件やガイダンスが学習を改善するかを示す。
そこで本研究では,テキストコンディション画像合成,すなわちテキストから画像への合成に関する最先端手法について概観する。
さらに、テキストから画像への生成以外のアプリケーションを要約する: テキストガイドによる創造的生成とテキストガイドによる画像編集。
これまでの進歩以外にも,既存の課題と今後の方向性を議論する。
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