論文の概要: Filter-Guided Diffusion for Controllable Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17141v2
• Date: Fri, 03 Oct 2025 06:04:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 16:35:51.834469
• Title: Filter-Guided Diffusion for Controllable Image Generation
• Title（参考訳）: 制御可能な画像生成のためのフィルタ誘導拡散
• Authors: Zeqi Gu, Ethan Yang, Abe Davis,
• Abstract要約: Filter-Guided Diffusionは、ゼロショット画像から画像への変換と編集のための拡散に基づく生成モデルである。 FGDは、ガイダンスの強度と周波数のより細かい制御をサポートし、非決定論的サンプリング器を使ってより多種多様なものを作成することができる。 我々は、翻訳作業におけるFGDの性能を評価するために、広範囲にわたる定量的、質的な実験を行い、マスクを用いた場合の局所的な編集の可能性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.576951996461363
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in diffusion-based generative models have shown incredible promise for zero shot image-to-image translation and editing. Most of these approaches work by combining or replacing network-specific features used in the generation of new images with those taken from the inversion of some guide image. Methods of this type are considered the current state-of-the-art in training-free approaches, but have some notable limitations: they tend to be costly in runtime and memory, and often depend on deterministic sampling that limits variation in generated results. We propose Filter-Guided Diffusion (FGD), an alternative approach that leverages fast filtering operations during the diffusion process to support finer control over the strength and frequencies of guidance and can work with non-deterministic samplers to produce greater variety. With its efficiency, FGD can be sampled over multiple seeds and hyperparameters in less time than a single run of other SOTA methods to produce superior results based on structural and semantic metrics. We conduct extensive quantitative and qualitative experiments to evaluate the performance of FGD in translation tasks and also demonstrate its potential in localized editing when used with masks. Project page: https://filterguideddiffusion.github.io/
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づく生成モデルの最近の進歩は、ゼロショット画像から画像への変換と編集を驚くほど約束している。 これらのアプローチの多くは、新しい画像の生成に使用されるネットワーク固有の特徴と、ガイド画像の反転から得られた特徴を組み合わせたり置き換えたりすることで機能する。 このタイプのメソッドは、トレーニングなしのアプローチでは現在の最先端と見なされているが、いくつかの注目すべき制限がある。 本稿では,拡散過程における高速なフィルタリング操作を活用し,ガイダンスの強度と周波数の制御を支援するフィルタ誘導拡散法(FGD)を提案する。 その効率性により、FGDは他のSOTA法よりも少ない時間で複数の種子とハイパーパラメータをサンプリングすることができ、構造的および意味的指標に基づいて優れた結果が得られる。 我々は、翻訳作業におけるFGDの性能を評価するために、広範囲にわたる定量的、質的な実験を行い、マスクを用いた場合の局所的な編集の可能性を示した。 プロジェクトページ: https://filterguideddiffusion.github.io/

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