論文の概要: Collaborative Score Distillation for Consistent Visual Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04787v1
• Date: Tue, 4 Jul 2023 17:31:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-16 04:03:33.894917
• Title: Collaborative Score Distillation for Consistent Visual Synthesis
• Title（参考訳）: 一貫性のある視覚合成のための協調スコア蒸留
• Authors: Subin Kim, Kyungmin Lee, June Suk Choi, Jongheon Jeong, Kihyuk Sohn, Jinwoo Shin
• Abstract要約: コラボレーティブスコア蒸留 (CSD) は, 定常変分勾配Descence (SVGD) に基づく。 本研究では,パノラマ画像,ビデオ,3Dシーンの視覚的編集を含む,様々な作業におけるCDDの有効性を示す。 本研究は,サンプル間の整合性を向上し,テキスト・画像拡散モデルの適用性を高めるための汎用手法として,CDDの能力について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.29294250371312
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative priors of large-scale text-to-image diffusion models enable a wide range of new generation and editing applications on diverse visual modalities. However, when adapting these priors to complex visual modalities, often represented as multiple images (e.g., video), achieving consistency across a set of images is challenging. In this paper, we address this challenge with a novel method, Collaborative Score Distillation (CSD). CSD is based on the Stein Variational Gradient Descent (SVGD). Specifically, we propose to consider multiple samples as "particles" in the SVGD update and combine their score functions to distill generative priors over a set of images synchronously. Thus, CSD facilitates seamless integration of information across 2D images, leading to a consistent visual synthesis across multiple samples. We show the effectiveness of CSD in a variety of tasks, encompassing the visual editing of panorama images, videos, and 3D scenes. Our results underline the competency of CSD as a versatile method for enhancing inter-sample consistency, thereby broadening the applicability of text-to-image diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 大規模テキストと画像の拡散モデルの生成先行により、多様な視覚的モダリティに関する幅広い新しい生成および編集アプリケーションが可能になる。 しかし、これらのプリエントを複数の画像(例えばビデオ)として表現される複雑な視覚モダリティに適応させる場合、一連の画像の一貫性を達成することは困難である。 本稿では,この課題を協調スコア蒸留(csd)という新しい手法で解決する。 CSDはStein Variational Gradient Descent (SVGD)に基づいている。 具体的には、SVGD更新において複数のサンプルを「粒子」とみなし、それらのスコア関数を組み合わせて、画像の集合を同期的に生成する。 したがって、CSDは2次元画像間の情報のシームレスな統合を促進し、複数のサンプル間で一貫した視覚合成をもたらす。 本研究では,パノラマ画像,ビデオ,および3dシーンのビジュアル編集を行い,様々なタスクにおけるcsdの有効性を示す。 本研究は,サンプル間の整合性を向上し,テキスト・画像拡散モデルの適用性を高めるための汎用手法として,CDDの能力について述べる。

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