論文の概要: Custom-Edit: Text-Guided Image Editing with Customized Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15779v1
• Date: Thu, 25 May 2023 06:46:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 16:44:47.798506
• Title: Custom-Edit: Text-Guided Image Editing with Customized Diffusion Models
• Title（参考訳）: カスタム編集: カスタマイズ拡散モデルによるテキストガイド画像編集
• Authors: Jooyoung Choi, Yunjey Choi, Yunji Kim, Junho Kim, Sungroh Yoon
• Abstract要約: テキスト間拡散モデルでは、ユーザが提供するテキストプロンプトに基づいて、多種多様な高忠実な画像を生成することができる。 カスタム編集を提案し、(i)いくつかの参照画像で拡散モデルをカスタマイズし、(ii)テキスト誘導編集を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.92450293675906
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-to-image diffusion models can generate diverse, high-fidelity images based on user-provided text prompts. Recent research has extended these models to support text-guided image editing. While text guidance is an intuitive editing interface for users, it often fails to ensure the precise concept conveyed by users. To address this issue, we propose Custom-Edit, in which we (i) customize a diffusion model with a few reference images and then (ii) perform text-guided editing. Our key discovery is that customizing only language-relevant parameters with augmented prompts improves reference similarity significantly while maintaining source similarity. Moreover, we provide our recipe for each customization and editing process. We compare popular customization methods and validate our findings on two editing methods using various datasets.
• Abstract（参考訳）: テキスト間拡散モデルでは、ユーザが提供するテキストプロンプトに基づいて、多様な高忠実度画像を生成することができる。 最近の研究は、これらのモデルをテキスト誘導画像編集をサポートするように拡張している。 テキストガイダンスはユーザのための直感的な編集インターフェースであるが、ユーザーによって伝達される正確な概念を保証するのに失敗することが多い。 この問題に対処するために,我々はカスタム編集を提案する。 (i)いくつかの参照画像で拡散モデルをカスタマイズし、 (ii)テキストガイド編集を行う。 我々の重要な発見は、拡張プロンプトで言語関連パラメータのみをカスタマイズすることで、ソースの類似性を保ちながら参照類似性を著しく改善することです。 さらに,カスタマイズおよび編集プロセス毎にレシピを提供する。 ポピュラーなカスタマイズ手法を比較し,様々なデータセットを用いた2つの編集手法の検証を行った。

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