論文の概要: BLIP-Diffusion: Pre-trained Subject Representation for Controllable Text-to-Image Generation and Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14720v1
• Date: Wed, 24 May 2023 04:51:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 19:39:40.904571
• Title: BLIP-Diffusion: Pre-trained Subject Representation for Controllable Text-to-Image Generation and Editing
• Title（参考訳）: BLIP拡散:制御可能なテキスト・画像生成・編集のための事前学習対象表現
• Authors: Dongxu Li, Junnan Li, Steven C.H. Hoi
• Abstract要約: BLIP-Diffusionはマルチモーダル制御をサポートする新しい主観駆動画像生成モデルである。 他の主観駆動生成モデルとは異なり、BLIP-Diffusionは主観表現を提供するために事前訓練された新しいマルチモーダルエンコーダを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.74570290836152
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Subject-driven text-to-image generation models create novel renditions of an input subject based on text prompts. Existing models suffer from lengthy fine-tuning and difficulties preserving the subject fidelity. To overcome these limitations, we introduce BLIP-Diffusion, a new subject-driven image generation model that supports multimodal control which consumes inputs of subject images and text prompts. Unlike other subject-driven generation models, BLIP-Diffusion introduces a new multimodal encoder which is pre-trained to provide subject representation. We first pre-train the multimodal encoder following BLIP-2 to produce visual representation aligned with the text. Then we design a subject representation learning task which enables a diffusion model to leverage such visual representation and generates new subject renditions. Compared with previous methods such as DreamBooth, our model enables zero-shot subject-driven generation, and efficient fine-tuning for customized subject with up to 20x speedup. We also demonstrate that BLIP-Diffusion can be flexibly combined with existing techniques such as ControlNet and prompt-to-prompt to enable novel subject-driven generation and editing applications. Code and models will be released at https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/blip-diffusion. Project page at https://dxli94.github.io/BLIP-Diffusion-website/.
• Abstract（参考訳）: 主題駆動テキストから画像への生成モデルは、テキストプロンプトに基づいて、入力対象の新しいランディションを生成する。 既存のモデルは長い微調整に苦しめられ、主題の忠実さを保つのが困難である。 これらの制約を克服するために,対象画像とテキストプロンプトの入力を消費するマルチモーダル制御をサポートする新たな対象駆動画像生成モデルBLIP-Diffusionを導入する。 他の主題駆動生成モデルとは異なり、blip-diffusionは新しいマルチモーダルエンコーダを導入している。 まず、BLIP-2に従ってマルチモーダルエンコーダを事前学習し、テキストに沿った視覚表現を生成する。 そこで我々は,そのような視覚的表現を拡散モデルで活用し,新たな主題の活用を可能にする主観表現学習タスクを設計する。 dreamboothのような従来の方法と比較して,本モデルでは最大20倍のスピードアップを実現することで,ゼロショットの主題駆動生成と効率的な微調整が可能となる。 また, BLIP-Diffusion と ControlNet や prompt-to-prompt といった既存の手法を柔軟に組み合わせることで, 新規な主題駆動型生成・編集アプリケーションを実現できることを示す。 コードとモデルはhttps://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/blip-diffusionでリリースされる。 プロジェクトページ: https://dxli94.github.io/blip-diffusion-website/

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