論文の概要: Conditional Score Guidance for Text-Driven Image-to-Image Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18007v1
• Date: Mon, 29 May 2023 10:48:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 15:30:37.359332
• Title: Conditional Score Guidance for Text-Driven Image-to-Image Translation
• Title（参考訳）: テキスト駆動画像変換のための条件スコアガイダンス
• Authors: Hyunsoo Lee, Minsoo Kang, Bohyung Han
• Abstract要約: 本稿では,事前訓練されたテキスト・画像拡散モデルに基づく,テキスト駆動型画像・画像変換のための新しいアルゴリズムを提案する。 本手法は,ソース画像の関心領域を選択的に編集することで,対象画像を生成することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.16800710261918
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel algorithm for text-driven image-to-image translation based on a pretrained text-to-image diffusion model. Our method aims to generate a target image by selectively editing the regions of interest in a source image, defined by a modifying text, while preserving the remaining parts. In contrast to existing techniques that solely rely on a target prompt, we introduce a new score function, which considers both a source prompt and a source image, tailored to address specific translation tasks. To this end, we derive the conditional score function in a principled manner, decomposing it into a standard score and a guiding term for target image generation. For the gradient computation, we adopt a Gaussian distribution of the posterior distribution, estimating its mean and variance without requiring additional training. In addition, to enhance the conditional score guidance, we incorporate a simple yet effective mixup method. This method combines two cross-attention maps derived from the source and target latents, promoting the generation of the target image by a desirable fusion of the original parts in the source image and the edited regions aligned with the target prompt. Through comprehensive experiments, we demonstrate that our approach achieves outstanding image-to-image translation performance on various tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,事前訓練されたテキスト・画像拡散モデルに基づくテキスト駆動画像変換のための新しいアルゴリズムを提案する。 本手法は,修正テキストで定義されたソース画像の関心領域を選択的に編集し,残りの部分を保存し,対象画像を生成することを目的とする。 対象のプロンプトにのみ依存する既存の手法とは対照的に,特定の翻訳タスクに対処するように調整されたソースプロンプトとソースイメージの両方を考慮した新たなスコア関数を導入する。 この目的を達成するために、条件スコア関数を基準スコアと目標画像生成のためのガイド語に分解し、原則的に導出する。 勾配計算では、後続分布のガウス分布を採用し、その平均と分散を追加の訓練を必要とせずに推定する。 さらに,条件付きスコアガイダンスの強化を目的として,簡易かつ効果的なミックスアップ手法を取り入れた。 この方法は、ソースから派生した2つのクロス・アテンション・マップとターゲット・プロンプトとを組み合わせることにより、ソース画像中の元の部分と、ターゲットプロンプトに整列した編集領域との望ましい融合により、ターゲット画像の生成を促進する。 総合的な実験により,様々なタスクにおいて優れた画像から画像への翻訳性能を実現することを実証した。

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