論文の概要: DragDiffusion: Harnessing Diffusion Models for Interactive Point-based Image Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14435v6
• Date: Sun, 7 Apr 2024 18:04:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 05:07:30.552206
• Title: DragDiffusion: Harnessing Diffusion Models for Interactive Point-based Image Editing
• Title（参考訳）: DragDiffusion:インタラクティブなポイントベース画像編集のための拡散モデル
• Authors: Yujun Shi, Chuhui Xue, Jun Hao Liew, Jiachun Pan, Hanshu Yan, Wenqing Zhang, Vincent Y. F. Tan, Song Bai,
• Abstract要約: DragGANは、ピクセルレベルの精度で印象的な編集結果を実現する、インタラクティブなポイントベースの画像編集フレームワークである。 大規模な事前学習拡散モデルを利用することで、実画像と拡散画像の両方における対話的点ベース編集の適用性を大幅に向上する。 本稿では,対話的点ベース画像編集手法の性能を評価するため,DragBenchというベンチマークデータセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.24479528298252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate and controllable image editing is a challenging task that has attracted significant attention recently. Notably, DragGAN is an interactive point-based image editing framework that achieves impressive editing results with pixel-level precision. However, due to its reliance on generative adversarial networks (GANs), its generality is limited by the capacity of pretrained GAN models. In this work, we extend this editing framework to diffusion models and propose a novel approach DragDiffusion. By harnessing large-scale pretrained diffusion models, we greatly enhance the applicability of interactive point-based editing on both real and diffusion-generated images. Our approach involves optimizing the diffusion latents to achieve precise spatial control. The supervision signal of this optimization process is from the diffusion model's UNet features, which are known to contain rich semantic and geometric information. Moreover, we introduce two additional techniques, namely LoRA fine-tuning and latent-MasaCtrl, to further preserve the identity of the original image. Lastly, we present a challenging benchmark dataset called DragBench -- the first benchmark to evaluate the performance of interactive point-based image editing methods. Experiments across a wide range of challenging cases (e.g., images with multiple objects, diverse object categories, various styles, etc.) demonstrate the versatility and generality of DragDiffusion. Code: https://github.com/Yujun-Shi/DragDiffusion.
• Abstract（参考訳）: 正確かつ制御可能な画像編集は、最近大きな注目を集めている課題である。 特に、DragGANは、ピクセルレベルの精度で印象的な編集結果を実現する、インタラクティブなポイントベースの画像編集フレームワークである。 しかしながら、GAN(Generative Adversarial Network)に依存しているため、その一般化は事前訓練されたGANモデルの能力によって制限される。 本研究では,この編集フレームワークを拡散モデルに拡張し,新しいアプローチDragDiffusionを提案する。 大規模な事前学習拡散モデルを利用することで、実画像と拡散画像の両方における対話的点ベース編集の適用性を大幅に向上する。 提案手法では,空間制御の精度向上のために拡散潜水剤の最適化を行う。 この最適化プロセスの監督信号は拡散モデルのUNet特徴からであり、リッチな意味情報と幾何学的情報を含んでいることが知られている。 さらに、元の画像のアイデンティティをより保存するために、LoRAファインチューニングと潜在MasaCtrlという2つの追加技術を導入する。 最後に、インタラクティブなポイントベース画像編集手法の性能を評価する最初のベンチマークであるDragBenchという、挑戦的なベンチマークデータセットを示す。 例えば、複数のオブジェクトを持つ画像、多様なオブジェクトカテゴリ、さまざまなスタイルなど)、広範囲にわたる実験は、DragDiffusionの汎用性と汎用性を示している。 コード:https://github.com/Yujun-Shi/DragDiffusion

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