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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