論文の概要: InstructEdit: Improving Automatic Masks for Diffusion-based Image Editing With User Instructions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18047v1
• Date: Mon, 29 May 2023 12:24:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 15:11:03.199759
• Title: InstructEdit: Improving Automatic Masks for Diffusion-based Image Editing With User Instructions
• Title（参考訳）: instructionit: ユーザ指示による拡散型画像編集のための自動マスクの改善
• Authors: Qian Wang, Biao Zhang, Michael Birsak, Peter Wonka
• Abstract要約: InstructEdit というフレームワークを提案し,ユーザ命令に基づいてきめ細かい編集を行う。 本手法は, より微細な編集アプリケーションにおいて, 従来の編集方法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.88926203020054
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent works have explored text-guided image editing using diffusion models and generated edited images based on text prompts. However, the models struggle to accurately locate the regions to be edited and faithfully perform precise edits. In this work, we propose a framework termed InstructEdit that can do fine-grained editing based on user instructions. Our proposed framework has three components: language processor, segmenter, and image editor. The first component, the language processor, processes the user instruction using a large language model. The goal of this processing is to parse the user instruction and output prompts for the segmenter and captions for the image editor. We adopt ChatGPT and optionally BLIP2 for this step. The second component, the segmenter, uses the segmentation prompt provided by the language processor. We employ a state-of-the-art segmentation framework Grounded Segment Anything to automatically generate a high-quality mask based on the segmentation prompt. The third component, the image editor, uses the captions from the language processor and the masks from the segmenter to compute the edited image. We adopt Stable Diffusion and the mask-guided generation from DiffEdit for this purpose. Experiments show that our method outperforms previous editing methods in fine-grained editing applications where the input image contains a complex object or multiple objects. We improve the mask quality over DiffEdit and thus improve the quality of edited images. We also show that our framework can accept multiple forms of user instructions as input. We provide the code at https://github.com/QianWangX/InstructEdit.
• Abstract（参考訳）: 近年、拡散モデルとテキストプロンプトに基づく画像生成を用いたテキストガイド画像編集が研究されている。 しかし、これらのモデルは編集すべき領域を正確に特定し、正確かつ忠実に編集を行うのに苦労する。 本研究では,ユーザインストラクションに基づいたきめ細かい編集が可能なInstructEditというフレームワークを提案する。 提案するフレームワークには,言語プロセッサ,セグメンタ,イメージエディタの3つのコンポーネントがある。 最初のコンポーネントである言語プロセッサは、大きな言語モデルを使用してユーザー命令を処理する。 この処理の目標は、ユーザ命令を解析し、セグメンタとイメージエディタのキャプションのプロンプトを出力することである。 このステップではChatGPTとオプションでBLIP2を採用しています。 第2のコンポーネントであるsegmenterは、言語プロセッサが提供するセグメンテーションプロンプトを使用する。 我々は,最先端のセグメンテーションフレームワークであるgrounded segmented anythingを用いて,セグメンテーションプロンプトに基づいて高品質のマスクを自動的に生成する。 第3のコンポーネントであるイメージエディタは、言語プロセッサからのキャプションとセグメンタからのマスクを使用して、編集されたイメージを算出する。 我々は,この目的のために,安定拡散とDiffEditのマスク誘導世代を採用する。 実験の結果,入力画像が複雑なオブジェクトや複数のオブジェクトを含む場合,従来の編集手法よりも精度がよいことがわかった。 DiffEditよりもマスクの品質が向上し、編集画像の品質が向上する。 また,本フレームワークは複数種類のユーザ命令を入力として受け取れることを示す。 コードはhttps://github.com/qianwangx/instructedit.com/で提供します。

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