論文の概要: Improved Visual Story Generation with Adaptive Context Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16811v1
• Date: Fri, 26 May 2023 10:43:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 15:42:12.279805
• Title: Improved Visual Story Generation with Adaptive Context Modeling
• Title（参考訳）: 適応的コンテキストモデリングによるビジュアルストーリー生成の改善
• Authors: Zhangyin Feng, Yuchen Ren, Xinmiao Yu, Xiaocheng Feng, Duyu Tang, Shuming Shi, Bing Qin
• Abstract要約: 本稿では,適応型コンテキストモデリングによる先行システムを改善するための簡易な手法を提案する。 我々は, PororoSV と FlintstonesSV のデータセットを用いたモデルの評価を行い,本手法が物語の可視化と継続シナリオの両面において最先端の FID スコアを達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.04249009170821
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models developed on top of powerful text-to-image generation models like Stable Diffusion achieve remarkable success in visual story generation. However, the best-performing approach considers historically generated results as flattened memory cells, ignoring the fact that not all preceding images contribute equally to the generation of the characters and scenes at the current stage. To address this, we present a simple method that improves the leading system with adaptive context modeling, which is not only incorporated in the encoder but also adopted as additional guidance in the sampling stage to boost the global consistency of the generated story. We evaluate our model on PororoSV and FlintstonesSV datasets and show that our approach achieves state-of-the-art FID scores on both story visualization and continuation scenarios. We conduct detailed model analysis and show that our model excels at generating semantically consistent images for stories.
• Abstract（参考訳）: 安定拡散のような強力なテキスト対画像生成モデル上に開発された拡散モデルは、ビジュアルストーリー生成において顕著な成功を収める。 しかし、ベストパフォーマンスなアプローチでは、歴史的に生成された結果をフラットなメモリセルと見なすことができ、以前の全ての画像が現在のステージにおけるキャラクターやシーンの生成に等しく寄与しないという事実を無視している。 そこで本研究では,エンコーダに内蔵されるだけでなく,生成するストーリのグローバル一貫性を高めるため,サンプリング段階で追加のガイダンスとして採用する適応的コンテキストモデリングにより,リードシステムを改善する簡易な手法を提案する。 我々は PororoSV と FlintstonesSV のデータセットを用いたモデルの評価を行い,本手法が物語の可視化と継続シナリオの両面において最先端の FID スコアを達成することを示す。 詳細なモデル解析を行い、本モデルが物語のセマンティックな一貫性のある画像を生成するのに優れていることを示す。

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