論文の概要: Intelligent Grimm -- Open-ended Visual Storytelling via Latent Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00973v3
• Date: Mon, 4 Mar 2024 10:53:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 03:30:06.430933
• Title: Intelligent Grimm -- Open-ended Visual Storytelling via Latent Diffusion Models
• Title（参考訳）: Intelligent Grimm - 潜伏拡散モデルによるオープンエンドビジュアルストーリーテリング
• Authors: Chang Liu, Haoning Wu, Yujie Zhong, Xiaoyun Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie
• Abstract要約: 我々は,オープンエンドなビジュアルストーリーテリングとして表現された,与えられたストーリーラインに基づいてコヒーレントな画像列を生成するという,斬新で挑戦的な課題に焦点をあてる。 本稿では,新しい視覚言語コンテキストモジュールを用いた学習に基づく自動回帰画像生成モデル(StoryGen)を提案する。 StoryGenは最適化なしに文字を一般化することができ、一貫性のあるコンテンツと一貫した文字で画像列を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.86603627188519
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative models have recently exhibited exceptional capabilities in text-to-image generation, but still struggle to generate image sequences coherently. In this work, we focus on a novel, yet challenging task of generating a coherent image sequence based on a given storyline, denoted as open-ended visual storytelling. We make the following three contributions: (i) to fulfill the task of visual storytelling, we propose a learning-based auto-regressive image generation model, termed as StoryGen, with a novel vision-language context module, that enables to generate the current frame by conditioning on the corresponding text prompt and preceding image-caption pairs; (ii) to address the data shortage of visual storytelling, we collect paired image-text sequences by sourcing from online videos and open-source E-books, establishing processing pipeline for constructing a large-scale dataset with diverse characters, storylines, and artistic styles, named StorySalon; (iii) Quantitative experiments and human evaluations have validated the superiority of our StoryGen, where we show StoryGen can generalize to unseen characters without any optimization, and generate image sequences with coherent content and consistent character. Code, dataset, and models are available at https://haoningwu3639.github.io/StoryGen_Webpage/
• Abstract（参考訳）: 生成モデルは最近、テキストから画像への生成において例外的な能力を示してきたが、画像シーケンスの生成にはいまだに苦労している。 本研究では,オープンエンドなビジュアルストーリーテリングとして表現された,与えられたストーリーラインに基づいてコヒーレントな画像列を生成するという,新しい課題に焦点を当てる。 私たちは以下の3つの貢献をします (i)視覚的なストーリーテリングのタスクを実現するために、対応するテキストプロンプトと先行するイメージキャプチャペアを条件付けして現在のフレームを生成できる、新しい視覚言語コンテキストモジュール「storygen」と呼ばれる学習ベースの自己回帰画像生成モデルを提案する。 (II)視覚的ストーリーテリングの欠如に対処するため,オンラインビデオとオープンソース電子書籍をソーシングし,多様なキャラクター,ストーリーライン,芸術スタイルを備えた大規模データセットを構築するための処理パイプラインを構築した。 3) 定量的実験と人的評価により,StoryGen の優位性を検証し,StoryGen が最適化せずに未知の文字に一般化し,一貫性のある内容と一貫した文字で画像列を生成することを示した。 コード、データセット、モデルはhttps://haoningwu3639.github.io/StoryGen_Webpage/で入手できる。

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