論文の概要: Late-Constraint Diffusion Guidance for Controllable Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11520v1
• Date: Fri, 19 May 2023 08:40:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 15:25:57.152341
• Title: Late-Constraint Diffusion Guidance for Controllable Image Synthesis
• Title（参考訳）: 制御可能な画像合成のための遅延制約拡散誘導
• Authors: Chang Liu, Dong Liu
• Abstract要約: 制御可能な画像合成に拡散モデルを適用するための新しい手法,すなわち遅延制約を提案する。 我々は,外部条件と拡散モデルの内部表現との相関関係を確立するために,軽量な条件アダプタを訓練する。 提案手法は,既存の早期制約法よりも優れ,未確認条件の一般化に優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.16204528664876
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models, either with or without text condition, have demonstrated impressive capability in synthesizing photorealistic images given a few or even no words. These models may not fully satisfy user need, as normal users or artists intend to control the synthesized images with specific guidance, like overall layout, color, structure, object shape, and so on. To adapt diffusion models for controllable image synthesis, several methods have been proposed to incorporate the required conditions as regularization upon the intermediate features of the diffusion denoising network. These methods, known as early-constraint ones in this paper, have difficulties in handling multiple conditions with a single solution. They intend to train separate models for each specific condition, which require much training cost and result in non-generalizable solutions. To address these difficulties, we propose a new approach namely late-constraint: we leave the diffusion networks unchanged, but constrain its output to be aligned with the required conditions. Specifically, we train a lightweight condition adapter to establish the correlation between external conditions and internal representations of diffusion models. During the iterative denoising process, the conditional guidance is sent into corresponding condition adapter to manipulate the sampling process with the established correlation. We further equip the introduced late-constraint strategy with a timestep resampling method and an early stopping technique, which boost the quality of synthesized image meanwhile complying with the guidance. Our method outperforms the existing early-constraint methods and generalizes better to unseen condition.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、テキスト条件の有無にかかわらず、数語または全くの単語を与えられたフォトリアリスティック画像の合成能力を示す。 通常のユーザーやアーティストは、全体的なレイアウト、色、構造、オブジェクトの形状など、特定のガイダンスで合成画像を制御するつもりなので、これらのモデルはユーザーのニーズを十分に満たさないかもしれない。 制御可能な画像合成に拡散モデルを適用するために,拡散復調ネットワークの中間特性を正則化するためのいくつかの手法が提案されている。 本稿では, 早期制約法として知られ, 単一解法で複数の条件を扱うのに困難がある。 彼らは、多くのトレーニングコストと一般化不可能なソリューションを必要とする、特定の条件ごとに別々のモデルをトレーニングすることを意図している。 これらの問題に対処するために,我々は拡散ネットワークをそのまま残しながら,その出力が要求条件に合致するように制約するという,遅延制約という新しいアプローチを提案する。 具体的には,外部条件と拡散モデルの内部表現との相関性を確立するために,軽量条件アダプタを訓練する。 反復分別処理の間、条件付きガイダンスを対応する条件アダプタに送信してサンプリングプロセスを確立された相関で操作する。 さらに,提案手法に準拠した合成画像の品質向上を図るため,時間ステップリサンプリング法と早期停止法を用いて,導入した遅延制約戦略を導入する。 提案手法は,既存の早期制約法よりも優れ,未確認条件の一般化に優れる。

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