論文の概要: MagicFusion: Boosting Text-to-Image Generation Performance by Fusing Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13126v2
• Date: Sat, 25 Mar 2023 14:38:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 11:45:03.613744
• Title: MagicFusion: Boosting Text-to-Image Generation Performance by Fusing Diffusion Models
• Title（参考訳）: MagicFusion:拡散モデルによるテキスト・画像生成性能の向上
• Authors: Jing Zhao, Heliang Zheng, Chaoyue Wang, Long Lan, Wenjing Yang
• Abstract要約: 本研究では,より制御可能な生成を実現するために,融合したテキスト誘導拡散モデルを実現するためのSNB (Saliency-aware Noise Blending) という,シンプルで効果的な手法を提案する。 SNBはトレーニングフリーであり、DDIMサンプリングプロセス内で完成することができる。さらに、マスクなどの追加アノテーションを必要とせずに、2つのノイズ空間のセマンティクスを自動的に調整することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.62953292593076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advent of open-source AI communities has produced a cornucopia of powerful text-guided diffusion models that are trained on various datasets. While few explorations have been conducted on ensembling such models to combine their strengths. In this work, we propose a simple yet effective method called Saliency-aware Noise Blending (SNB) that can empower the fused text-guided diffusion models to achieve more controllable generation. Specifically, we experimentally find that the responses of classifier-free guidance are highly related to the saliency of generated images. Thus we propose to trust different models in their areas of expertise by blending the predicted noises of two diffusion models in a saliency-aware manner. SNB is training-free and can be completed within a DDIM sampling process. Additionally, it can automatically align the semantics of two noise spaces without requiring additional annotations such as masks. Extensive experiments show the impressive effectiveness of SNB in various applications. Project page is available at https://magicfusion.github.io/.
• Abstract（参考訳）: オープンソースのAIコミュニティの出現は、さまざまなデータセットでトレーニングされた強力なテキスト誘導拡散モデルのコーンコピアを生み出した。 このようなモデルを組み合わすための調査は、ほとんど行われていない。 本研究では,より制御可能な生成を実現するために,融合したテキスト誘導拡散モデルを実現するためのSNB (Saliency-aware Noise Blending) を提案する。 具体的には,分類子なし誘導の応答が生成画像の正当性に強く関係していることが実験的に明らかになった。 そこで本研究では,2つの拡散モデルの予測ノイズを相応にブレンドすることで,それぞれの専門分野の異なるモデルを信頼することを提案する。 SNBはトレーニング不要であり、DDIMサンプリングプロセス内で完成することができる。 さらに、マスクなどの追加アノテーションを必要とせずに、2つのノイズ空間のセマンティクスを自動的に調整できる。 広範囲な実験により、SNBの様々な応用における印象的な効果が示された。 プロジェクトページはhttps://magicfusion.github.io/で閲覧できる。

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