論文の概要: ArtFusion: Controllable Arbitrary Style Transfer using Dual Conditional
Latent Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09330v2
- Date: Mon, 19 Jun 2023 18:53:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-22 00:32:10.580748
- Title: ArtFusion: Controllable Arbitrary Style Transfer using Dual Conditional
Latent Diffusion Models
- Title（参考訳）: ArtFusion: Dual Conditional Latent Diffusion Modelを用いた制御可能な任意型転送
- Authors: Dar-Yen Chen
- Abstract要約: Arbitrary Style Transfer (AST)は、任意のアートワークからスタイルを採用することで、イメージを変換することを目的としている。
我々は、コンテンツとスタイルの柔軟なバランスを提供する新しいアプローチ、ArtFusionを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Arbitrary Style Transfer (AST) aims to transform images by adopting the style
from any selected artwork. Nonetheless, the need to accommodate diverse and
subjective user preferences poses a significant challenge. While some users
wish to preserve distinct content structures, others might favor a more
pronounced stylization. Despite advances in feed-forward AST methods, their
limited customizability hinders their practical application. We propose a new
approach, ArtFusion, which provides a flexible balance between content and
style. In contrast to traditional methods reliant on biased similarity losses,
ArtFusion utilizes our innovative Dual Conditional Latent Diffusion
Probabilistic Models (Dual-cLDM). This approach mitigates repetitive patterns
and enhances subtle artistic aspects like brush strokes and genre-specific
features. Despite the promising results of conditional diffusion probabilistic
models (cDM) in various generative tasks, their introduction to style transfer
is challenging due to the requirement for paired training data. ArtFusion
successfully navigates this issue, offering more practical and controllable
stylization. A key element of our approach involves using a single image for
both content and style during model training, all the while maintaining
effective stylization during inference. ArtFusion outperforms existing
approaches on outstanding controllability and faithful presentation of artistic
details, providing evidence of its superior style transfer capabilities.
Furthermore, the Dual-cLDM utilized in ArtFusion carries the potential for a
variety of complex multi-condition generative tasks, thus greatly broadening
the impact of our research.
- Abstract（参考訳）: Arbitrary Style Transfer (AST)は、任意のアートワークからスタイルを採用することで、イメージを変換することを目的としている。
それでも、多様で主観的なユーザー嗜好に対応する必要性は大きな課題である。
異なるコンテンツ構造を保存したいユーザーもいるが、より分かりやすいスタイライゼーションを好むユーザーもいる。
フィードフォワードAST法の進歩にもかかわらず、その限定されたカスタマイズ性は、実用的応用を妨げる。
我々は、コンテンツとスタイルの柔軟なバランスを提供する新しいアプローチ、ArtFusionを提案する。
バイアス付き類似性損失に依存する従来の手法とは対照的に、artfusionは革新的な双条件拡散確率モデル(dual-cldm)を採用している。
このアプローチは反復パターンを緩和し、ブラシストロークやジャンル特有の特徴のような微妙な芸術的側面を強化する。
様々な生成タスクにおける条件拡散確率モデル (cDM) の有望な結果にもかかわらず, 組合わせ学習データの必要性から, スタイル伝達の導入は困難である。
ArtFusionはこの問題をうまくナビゲートし、より実用的で制御可能なスタイリングを提供する。
私たちのアプローチの重要な要素は、モデルトレーニング中に単一のイメージをコンテンツとスタイルの両方に使用し、推論中に効果的なスタイライゼーションを維持することです。
ArtFusionは、優れた制御性と芸術的詳細の忠実な提示に関する既存のアプローチを上回り、その優れたスタイル転送能力の証拠を提供する。
さらに, artfusionで使用されるデュアルcldmは, 様々な複雑な多条件生成タスクの可能性を秘めており, 研究の影響を大きく広げている。
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