論文の概要: Textile Pattern Generation Using Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00520v1
- Date: Sun, 2 Apr 2023 12:12:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-04 17:29:12.515765
- Title: Textile Pattern Generation Using Diffusion Models
- Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた織物パターン生成
- Authors: Halil Faruk Karagoz, Gulcin Baykal, Irem Arikan Eksi, Gozde Unal
- Abstract要約: 本研究は,テクスト指導による織物パターン生成のための微調整拡散モデルを提案する。
提案した微調整拡散モデルは,テキストガイダンスによる織物パターン生成におけるパターン品質と効率の観点から,ベースラインモデルより優れる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The problem of text-guided image generation is a complex task in Computer
Vision, with various applications, including creating visually appealing
artwork and realistic product images. One popular solution widely used for this
task is the diffusion model, a generative model that generates images through
an iterative process. Although diffusion models have demonstrated promising
results for various image generation tasks, they may only sometimes produce
satisfactory results when applied to more specific domains, such as the
generation of textile patterns based on text guidance. This study presents a
fine-tuned diffusion model specifically trained for textile pattern generation
by text guidance to address this issue. The study involves the collection of
various textile pattern images and their captioning with the help of another AI
model. The fine-tuned diffusion model is trained with this newly created
dataset, and its results are compared with the baseline models visually and
numerically. The results demonstrate that the proposed fine-tuned diffusion
model outperforms the baseline models in terms of pattern quality and
efficiency in textile pattern generation by text guidance. This study presents
a promising solution to the problem of text-guided textile pattern generation
and has the potential to simplify the design process within the textile
industry.
- Abstract（参考訳）: テキスト誘導画像生成の問題はコンピュータビジョンの複雑なタスクであり、視覚的に魅力的なアートワークやリアルな製品イメージの作成など様々な応用がある。
このタスクで広く使われているソリューションの1つは、反復プロセスを通じて画像を生成する生成モデルである拡散モデルである。
拡散モデルは様々な画像生成タスクに有望な結果をもたらすが、テキスト指導に基づく織物パターンの生成など、より特定の領域に適用される場合にのみ満足な結果が得られる。
本研究は,テキスト指導による織物パターン生成に特化した細調整拡散モデルを提案する。
この研究は、他のAIモデルの助けを借りて、さまざまな織物パターンの画像とキャプションの収集を含む。
新たに作成されたデータセットを用いて微調整拡散モデルを訓練し、その結果をベースラインモデルと視覚的および数値的に比較する。
提案手法は,テキスト指導による織物パターン生成において,パターン品質と効率の観点から,ベースラインモデルよりも優れることを示す。
本研究は,テキストガイドによる織物パターン生成の問題に対する有望な解決法を示し,繊維産業におけるデザインプロセスを簡素化する可能性を示唆する。
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