論文の概要: Inst-Inpaint: Instructing to Remove Objects with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03246v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 17:29:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 13:15:50.768316
• Title: Inst-Inpaint: Instructing to Remove Objects with Diffusion Models
• Title（参考訳）: Inst-Inpaint:拡散モデルによる物体の除去指示
• Authors: Ahmet Burak Yildirim, Vedat Baday, Erkut Erdem, Aykut Erdem, Aysegul Dundar
• Abstract要約: 本研究では,自然言語入力に基づいて除去対象を推定し,同時に除去する画像インペイントアルゴリズムに興味を持つ。 この目的のために、まず、このタスクのためにGQA-Inpaintというデータセットを構築します。 第二に、テキストプロンプトとして与えられた命令に基づいて画像からオブジェクトを除去する新しいインペイントフレームワークInst-Inpaintを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.30057229657246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image inpainting task refers to erasing unwanted pixels from images and filling them in a semantically consistent and realistic way. Traditionally, the pixels that are wished to be erased are defined with binary masks. From the application point of view, a user needs to generate the masks for the objects they would like to remove which can be time-consuming and prone to errors. In this work, we are interested in an image inpainting algorithm that estimates which object to be removed based on natural language input and also removes it, simultaneously. For this purpose, first, we construct a dataset named GQA-Inpaint for this task which will be released soon. Second, we present a novel inpainting framework, Inst-Inpaint, that can remove objects from images based on the instructions given as text prompts. We set various GAN and diffusion-based baselines and run experiments on synthetic and real image datasets. We compare methods with different evaluation metrics that measure the quality and accuracy of the models and show significant quantitative and qualitative improvements.
• Abstract（参考訳）: image inpainting taskは、望ましくないピクセルを画像から消去し、意味的に一貫性があり、現実的な方法で埋めることを指す。 伝統的に、消したいピクセルはバイナリマスクで定義されている。 アプリケーションの観点からは、ユーザは削除したいオブジェクトのマスクを生成する必要がある。 本研究では,自然言語入力に基づいて除去対象を推定し,同時に除去する画像インペイントアルゴリズムに興味を持つ。 この目的のために、まず、このタスクのためにGQA-Inpaintというデータセットを構築します。 第2に,テキストプロンプトとして与えられた指示に基づいて画像からオブジェクトを削除することができる,新しいインペインティングフレームワークinst-inpaintを提案する。 我々は,様々なGANおよび拡散ベースラインを設定し,合成および実画像データセット上で実験を行った。 我々は,モデルの品質と精度を計測し,定量的かつ質的な改善を示す評価指標と比較した。

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