論文の概要: Interactive Fashion Content Generation Using LLMs and Latent Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05182v1
• Date: Mon, 15 May 2023 18:38:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-11 13:28:26.484608
• Title: Interactive Fashion Content Generation Using LLMs and Latent Diffusion Models
• Title（参考訳）: llmsと潜在拡散モデルを用いたインタラクティブファッションコンテンツ生成
• Authors: Krishna Sri Ipsit Mantri and Nevasini Sasikumar
• Abstract要約: ファッション可能な画像生成は、世界中の多様なファッションのイメージを合成することを目的としている。 拡散モデルとエネルギーベースモデル(EBM)の等価性を利用する手法を提案する。 以上の結果から,LLMを用いて潜在拡散モデルのプロンプトを洗練させることにより,グローバルな創造的,文化的に多様化したファッションスタイルの創出を支援することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fashionable image generation aims to synthesize images of diverse fashion prevalent around the globe, helping fashion designers in real-time visualization by giving them a basic customized structure of how a specific design preference would look in real life and what further improvements can be made for enhanced customer satisfaction. Moreover, users can alone interact and generate fashionable images by just giving a few simple prompts. Recently, diffusion models have gained popularity as generative models owing to their flexibility and generation of realistic images from Gaussian noise. Latent diffusion models are a type of generative model that use diffusion processes to model the generation of complex data, such as images, audio, or text. They are called "latent" because they learn a hidden representation, or latent variable, of the data that captures its underlying structure. We propose a method exploiting the equivalence between diffusion models and energy-based models (EBMs) and suggesting ways to compose multiple probability distributions. We describe a pipeline on how our method can be used specifically for new fashionable outfit generation and virtual try-on using LLM-guided text-to-image generation. Our results indicate that using an LLM to refine the prompts to the latent diffusion model assists in generating globally creative and culturally diversified fashion styles and reducing bias.
• Abstract（参考訳）: Fashionable Image Generationは、世界中の多様なファッションのイメージを合成することを目的としており、ファッションデザイナーが、特定のデザインの好みが実際にどのように見えるか、そして顧客満足度を高めるためにさらに改善されるかについて、基本的なカスタマイズされた構造を提供することによって、リアルタイム可視化を支援する。 さらに、ユーザーは簡単なプロンプトをするだけで、一人でファッショナブルな画像を作成できる。 近年,ガウス雑音の可視性や現実的な画像の生成により,拡散モデルが生成モデルとして人気を博している。 潜時拡散モデルは、拡散過程を用いて画像、音声、テキストなどの複雑なデータの生成をモデル化する生成モデルの一種である。 これらは、その基盤となる構造をキャプチャするデータの隠れた表現、あるいは潜在変数を学ぶため、"latent"と呼ばれる。 本稿では,拡散モデルとエネルギーベースモデル(EBM)の等価性を利用して,複数の確率分布を構成する方法を提案する。 LLM誘導のテキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションを用いて,新しいファッショナブルな衣装生成と仮想試行のために,我々の手法をどのように利用できるかを示す。 本研究は,llmを用いて潜在拡散モデルへのプロンプトを洗練することにより,グローバルに創造的かつ文化的に多様化したファッションスタイルを創造し,バイアスを低減できることを示す。

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