論文の概要: RealignDiff: Boosting Text-to-Image Diffusion Model with Coarse-to-fine Semantic Re-alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19599v4
• Date: Wed, 23 Oct 2024 03:59:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:53:46.864028
• Title: RealignDiff: Boosting Text-to-Image Diffusion Model with Coarse-to-fine Semantic Re-alignment
• Title（参考訳）: RealignDiff: 粗大なセマンティック再アライメントによるテキスト・画像拡散モデルの構築
• Authors: Guian Fang, Zutao Jiang, Jianhua Han, Guansong Lu, Hang Xu, Shengcai Liao, Xiaojun Chang, Xiaodan Liang,
• Abstract要約: 本稿では,RealignDiffという2段階の粗大なセマンティックアライメント手法を提案する。 粗いセマンティックリアライメントフェーズにおいて、生成された画像キャプションと与えられたテキストプロンプトとのセマンティックな相違を評価するために、新しいキャプション報酬を提案する。 微妙なセマンティックリアライメントステージは、局所的な密集キャプション生成モジュールと再重み付けアテンション変調モジュールを用いて、局所的なセマンティックビューから生成された画像を洗練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 112.45442468794658
• License:
• Abstract: Recent advances in text-to-image diffusion models have achieved remarkable success in generating high-quality, realistic images from textual descriptions. However, these approaches have faced challenges in precisely aligning the generated visual content with the textual concepts described in the prompts. In this paper, we propose a two-stage coarse-to-fine semantic re-alignment method, named RealignDiff, aimed at improving the alignment between text and images in text-to-image diffusion models. In the coarse semantic re-alignment phase, a novel caption reward, leveraging the BLIP-2 model, is proposed to evaluate the semantic discrepancy between the generated image caption and the given text prompt. Subsequently, the fine semantic re-alignment stage employs a local dense caption generation module and a re-weighting attention modulation module to refine the previously generated images from a local semantic view. Experimental results on the MS-COCO and ViLG-300 datasets demonstrate that the proposed two-stage coarse-to-fine semantic re-alignment method outperforms other baseline re-alignment techniques by a substantial margin in both visual quality and semantic similarity with the input prompt.
• Abstract（参考訳）: テキスト・画像拡散モデルの最近の進歩は、テキスト記述から高品質でリアルな画像を生成することに顕著な成功を収めている。 しかし、これらのアプローチは、生成した視覚内容とプロンプトに記述されたテキスト概念を正確に整合させるという課題に直面している。 本稿では,テキストから画像への拡散モデルにおけるテキストと画像のアライメントを改善することを目的とした,RealignDiffという2段階の粗大なセマンティック・アライメント手法を提案する。 粗いセマンティックリアライメントフェーズでは、BLIP-2モデルを利用した新しいキャプション報酬を提案し、生成された画像キャプションと与えられたテキストプロンプトとのセマンティックな相違を評価する。 その後、微妙なセマンティックリアライメントステージは、局所的な密接なキャプション生成モジュールと再重み付けアテンション変調モジュールを用いて、予め生成された画像を局所的なセマンティックビューから洗練する。 MS-COCOとViLG-300データセットの実験結果から、提案手法は、入力プロンプトと視覚的品質と意味的類似性の両方において、他のベースラインのアライメント手法よりも優れていることが示された。

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