論文の概要: Differential Diffusion: Giving Each Pixel Its Strength

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00950v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 17:47:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 13:57:30.048316
• Title: Differential Diffusion: Giving Each Pixel Its Strength
• Title（参考訳）: 差分拡散:各ピクセルに強度を与える
• Authors: Eran Levin, Ohad Fried
• Abstract要約: 現在のモデルには、ピクセル単位の変更量やイメージフラグメント単位の変更量をカスタマイズする機能がない。 画像フラグメントごとに変更量をカスタマイズできる新しいフレームワークを提案する。 私たちのフレームワークでは、モデルトレーニングや微調整は必要ありません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.983405936883196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-based image editing has advanced significantly in recent years. With the rise of diffusion models, image editing via textual instructions has become ubiquitous. Unfortunately, current models lack the ability to customize the quantity of the change per pixel or per image fragment, resorting to changing the entire image in an equal amount, or editing a specific region using a binary mask. In this paper, we suggest a new framework which enables the user to customize the quantity of change for each image fragment, thereby enhancing the flexibility and verbosity of modern diffusion models. Our framework does not require model training or fine-tuning, but instead performs everything at inference time, making it easily applicable to an existing model. We show both qualitatively and quantitatively that our method allows better controllability and can produce results which are unattainable by existing models. Our code is available at: https://github.com/exx8/differential-diffusion
• Abstract（参考訳）: テキストベースの画像編集は近年大きく進歩している。 拡散モデルの普及に伴い,テキストによる画像編集が普及している。 残念なことに、現在のモデルはピクセル単位または画像フラグメント単位の変更量をカスタマイズする能力が欠けており、画像全体を同じ量に変更したり、バイナリマスクを使用して特定の領域を編集したりしている。 本稿では,画像の断片毎に変化量をカスタマイズし,現代拡散モデルの柔軟性と冗長性を高めるための新しい枠組みを提案する。 私たちのフレームワークはモデルトレーニングや微調整を必要とせず、推論時にすべてを実行するので、既存のモデルに容易に適用できます。 定性的かつ定量的に,本手法により制御性が向上し,既存のモデルでは達成不可能な結果が得られることを示す。 私たちのコードは、https://github.com/exx8/differential-diffusionで利用可能です。

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