論文の概要: LayerDiffusion: Layered Controlled Image Editing with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18676v1
• Date: Tue, 30 May 2023 01:26:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 18:46:37.133832
• Title: LayerDiffusion: Layered Controlled Image Editing with Diffusion Models
• Title（参考訳）: layerdiffusion:拡散モデルを用いた階層化制御画像編集
• Authors: Pengzhi Li, QInxuan Huang, Yikang Ding, Zhiheng Li
• Abstract要約: LayerDiffusionはセマンティックベースの階層制御画像編集手法である。 我々は、大規模テキスト・画像モデルを活用し、階層化された制御最適化戦略を採用する。 実験により,高コヒーレント画像の生成における本手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.58892860792971
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-guided image editing has recently experienced rapid development. However, simultaneously performing multiple editing actions on a single image, such as background replacement and specific subject attribute changes, while maintaining consistency between the subject and the background remains challenging. In this paper, we propose LayerDiffusion, a semantic-based layered controlled image editing method. Our method enables non-rigid editing and attribute modification of specific subjects while preserving their unique characteristics and seamlessly integrating them into new backgrounds. We leverage a large-scale text-to-image model and employ a layered controlled optimization strategy combined with layered diffusion training. During the diffusion process, an iterative guidance strategy is used to generate a final image that aligns with the textual description. Experimental results demonstrate the effectiveness of our method in generating highly coherent images that closely align with the given textual description. The edited images maintain a high similarity to the features of the input image and surpass the performance of current leading image editing methods. LayerDiffusion opens up new possibilities for controllable image editing.
• Abstract（参考訳）: テキストガイド画像編集は最近急速に発展している。 しかし、背景と背景との整合性を維持しつつ、背景の置換や特定の対象属性の変更など、単一の画像上で複数の編集操作を同時に行うことは困難である。 本稿では,意味に基づく階層化制御画像編集手法である layerdiffusion を提案する。 本手法は,特定の被写体の非厳格な編集と属性変更を可能とし,その特徴を保存し,新しい背景にシームレスに統合する。 我々は,大規模テキスト・画像モデルを活用し,階層化拡散訓練と組み合わせた階層化制御最適化戦略を用いる。 拡散過程において、テキスト記述と整合した最終画像を生成するために反復誘導戦略を用いる。 実験結果から,提案手法が与えられたテキスト記述と密に一致した高整合画像を生成する場合の有効性が示された。 編集画像は、入力画像の特徴と高い類似性を保持し、現在の先行画像編集方法の性能を上回っている。 LayerDiffusionは、コントロール可能な画像編集の新しい可能性を開く。

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