論文の概要: LayoutDiffusion: Controllable Diffusion Model for Layout-to-image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17189v1
• Date: Thu, 30 Mar 2023 06:56:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 14:17:55.682041
• Title: LayoutDiffusion: Controllable Diffusion Model for Layout-to-image Generation
• Title（参考訳）: レイアウト拡散:レイアウト画像生成のための制御可能な拡散モデル
• Authors: Guangcong Zheng, Xianpan Zhou, Xuewei Li, Zhongang Qi, Ying Shan, Xi Li
• Abstract要約: 本稿では,従来よりも高い生成品質と制御性が得られるLayoutDiffusionという拡散モデルを提案する。 本稿では、領域情報を用いた構造画像パッチを構築し、パッチされた画像を特別なレイアウトに変換し、通常のレイアウトを統一した形で融合させる。 実験の結果,従来のSOTA法では比較的46.35%,COCO-stuff法では26.70%,VG Codeでは44.29%,41.82%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.069714738689697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, diffusion models have achieved great success in image synthesis. However, when it comes to the layout-to-image generation where an image often has a complex scene of multiple objects, how to make strong control over both the global layout map and each detailed object remains a challenging task. In this paper, we propose a diffusion model named LayoutDiffusion that can obtain higher generation quality and greater controllability than the previous works. To overcome the difficult multimodal fusion of image and layout, we propose to construct a structural image patch with region information and transform the patched image into a special layout to fuse with the normal layout in a unified form. Moreover, Layout Fusion Module (LFM) and Object-aware Cross Attention (OaCA) are proposed to model the relationship among multiple objects and designed to be object-aware and position-sensitive, allowing for precisely controlling the spatial related information. Extensive experiments show that our LayoutDiffusion outperforms the previous SOTA methods on FID, CAS by relatively 46.35%, 26.70% on COCO-stuff and 44.29%, 41.82% on VG. Code is available at https://github.com/ZGCTroy/LayoutDiffusion.
• Abstract（参考訳）: 近年,拡散モデルは画像合成において大きな成功を収めている。 しかし、画像が複数のオブジェクトの複雑なシーンを持つレイアウトからイメージへの生成に関して、グローバルレイアウトマップと個々の詳細なオブジェクトの両方を強固に制御する方法は、依然として難しい課題である。 本稿では,従来よりも高い品質と高い制御性が得られる拡散モデルであるlayoutdiffusionを提案する。 画像とレイアウトのマルチモーダルな融合を克服するために,領域情報を含む構造的イメージパッチを構築し,パッチされたイメージを特別なレイアウトに変換することで,通常のレイアウトと統一した形態で融合する。 さらに,複数物体間の関係をモデル化するためにlfm(layout fusion module)とoaca(object-aware cross attention)を提案する。 大規模な実験の結果、LayoutDiffusionは従来のSOTA法よりも46.35%、COCO-stuff法が26.70%、VG法が44.29%、41.82%優れていた。 コードはhttps://github.com/ZGCTroy/LayoutDiffusionで入手できる。

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