論文の概要: Expressive Text-to-Image Generation with Rich Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06720v3
• Date: Tue, 28 May 2024 20:37:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 02:41:05.648186
• Title: Expressive Text-to-Image Generation with Rich Text
• Title（参考訳）: リッチテキストを用いた表現型テキスト・画像生成
• Authors: Songwei Ge, Taesung Park, Jun-Yan Zhu, Jia-Bin Huang,
• Abstract要約: フォントスタイル,サイズ,色,フットノートなどのフォーマットをサポートするリッチテキストエディタを提案する。 それぞれの単語の属性をリッチテキストから抽出し、局所的なスタイル制御、明示的なトークン再重み付け、正確な色レンダリング、詳細な領域合成を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.923053338525804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Plain text has become a prevalent interface for text-to-image synthesis. However, its limited customization options hinder users from accurately describing desired outputs. For example, plain text makes it hard to specify continuous quantities, such as the precise RGB color value or importance of each word. Furthermore, creating detailed text prompts for complex scenes is tedious for humans to write and challenging for text encoders to interpret. To address these challenges, we propose using a rich-text editor supporting formats such as font style, size, color, and footnote. We extract each word's attributes from rich text to enable local style control, explicit token reweighting, precise color rendering, and detailed region synthesis. We achieve these capabilities through a region-based diffusion process. We first obtain each word's region based on attention maps of a diffusion process using plain text. For each region, we enforce its text attributes by creating region-specific detailed prompts and applying region-specific guidance, and maintain its fidelity against plain-text generation through region-based injections. We present various examples of image generation from rich text and demonstrate that our method outperforms strong baselines with quantitative evaluations.
• Abstract（参考訳）: プレーンテキストは、テキストと画像の合成の一般的なインターフェースになっている。 しかし、その限定されたカスタマイズオプションは、ユーザーが求める出力を正確に記述することを妨げる。 例えば、プレーンテキストは、それぞれの単語の正確なRGB色値や重要性など、連続的な量を特定するのを難しくしている。 さらに、複雑なシーンのための詳細なテキストプロンプトを作成することは、人間が書くのが面倒で、テキストエンコーダが解釈するのは難しい。 これらの課題に対処するために、フォントスタイル、サイズ、色、フットノートなどのフォーマットをサポートするリッチテキストエディタを提案する。 それぞれの単語の属性をリッチテキストから抽出し、局所的なスタイル制御、明示的なトークン再重み付け、正確な色レンダリング、詳細な領域合成を可能にする。 領域ベースの拡散プロセスによりこれらの機能を実現する。 まず,平文を用いた拡散過程の注意図に基づいて各単語の領域を抽出する。 各領域に対して,地域固有の詳細なプロンプトを作成し,地域固有のガイダンスを適用してテキスト属性を強制し,地域ベースのインジェクションによる平文生成に対する忠実さを維持する。 リッチテキストからの画像生成の様々な例を示し、定量的評価により、本手法が強いベースラインより優れていることを示す。

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