論文の概要: Improving Negative-Prompt Inversion via Proximal Guidance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05414v1
- Date: Thu, 8 Jun 2023 17:57:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-09 12:57:07.807603
- Title: Improving Negative-Prompt Inversion via Proximal Guidance
- Title(参考訳): 近位誘導による負プロパントインバージョンの改善
- Authors: Ligong Han, Song Wen, Qi Chen, Zhixing Zhang, Kunpeng Song, Mengwei
Ren, Ruijiang Gao, Yuxiao Chen, Di Liu, Qilong Zhangli, Anastasis
Stathopoulos, Jindong Jiang, Zhaoyang Xia, Akash Srivastava, Dimitris Metaxas
- Abstract要約: Null-text Inversion (NTI) はヌル埋め込みを最適化し、再構成とインバージョン軌道をより大きなCFGスケールと整合させる。
負のプロンプト反転(NPI)は、NTIのトレーニングなし閉形式解を提供する。
NTI と NPI の概念を拡張した ProxNPI ( Proximal Negative-Prompt Inversion) を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.50496075799772
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: DDIM inversion has revealed the remarkable potential of real image editing
within diffusion-based methods. However, the accuracy of DDIM reconstruction
degrades as larger classifier-free guidance (CFG) scales being used for
enhanced editing. Null-text inversion (NTI) optimizes null embeddings to align
the reconstruction and inversion trajectories with larger CFG scales, enabling
real image editing with cross-attention control. Negative-prompt inversion
(NPI) further offers a training-free closed-form solution of NTI. However, it
may introduce artifacts and is still constrained by DDIM reconstruction
quality. To overcome these limitations, we propose Proximal Negative-Prompt
Inversion (ProxNPI), extending the concepts of NTI and NPI. We enhance NPI with
a regularization term and reconstruction guidance, which reduces artifacts
while capitalizing on its training-free nature. Our method provides an
efficient and straightforward approach, effectively addressing real image
editing tasks with minimal computational overhead.
- Abstract(参考訳): DDIMインバージョンは拡散法における実際の画像編集の可能性を明らかにした。
しかし、DDIM再構成の精度は、より大きな分類器フリーガイダンス(CFG)スケールが編集の強化に使われているため劣化する。
null-text inversion (nti) は、レコンストラクションとインバージョントラジェクタをより大きなcfgスケールに合わせるためにnull埋め込みを最適化し、クロスアテンション制御による実際の画像編集を可能にする。
負のプロンプト反転(NPI)はさらに、NTIのトレーニング不要閉形式解を提供する。
しかし、アーティファクトを導入し、DDIMの再構築品質に制約されている。
これらの制限を克服するため,NTI と NPI の概念を拡張した ProxNPI (ProxNPI) を提案する。
我々は、NPIを正規化期間と再構築指導で強化し、トレーニングフリーな性質を生かしながらアーティファクトを減らす。
提案手法は,計算オーバーヘッドを最小限に抑えることで,実画像編集作業に効果的に対処する。
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