論文の概要: Diffusion idea exploration for art generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04978v1
• Date: Tue, 11 Jul 2023 02:35:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 16:30:49.118995
• Title: Diffusion idea exploration for art generation
• Title（参考訳）: アート生成のための拡散アイデア探索
• Authors: Nikhil Verma
• Abstract要約: 拡散モデルは最近、クロスモーダルデータを用いた画像生成タスクにおいて、他の生成モデルよりも優れています。 このタスクの新たな画像生成の初期実験は、有望な質的結果を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10152838128195467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Cross-Modal learning tasks have picked up pace in recent times. With plethora of applications in diverse areas, generation of novel content using multiple modalities of data has remained a challenging problem. To address the same, various generative modelling techniques have been proposed for specific tasks. Novel and creative image generation is one important aspect for industrial application which could help as an arm for novel content generation. Techniques proposed previously used Generative Adversarial Network(GAN), autoregressive models and Variational Autoencoders (VAE) for accomplishing similar tasks. These approaches are limited in their capability to produce images guided by either text instructions or rough sketch images decreasing the overall performance of image generator. We used state of the art diffusion models to generate creative art by primarily leveraging text with additional support of rough sketches. Diffusion starts with a pattern of random dots and slowly converts that pattern into a design image using the guiding information fed into the model. Diffusion models have recently outperformed other generative models in image generation tasks using cross modal data as guiding information. The initial experiments for this task of novel image generation demonstrated promising qualitative results.
• Abstract（参考訳）: クロスモーダルな学習タスクは近年ペースを増している。 多様な分野の応用が多種多様であり、複数のデータを用いた新しいコンテンツの生成は依然として困難な問題である。 これに対処するために、特定のタスクに対して様々な生成モデリング技術が提案されている。 新規で創造的な画像生成は、新しいコンテンツ生成の腕として役立つ産業アプリケーションにとって重要な側面である。 提案手法では, GAN(Generative Adversarial Network), 自己回帰モデル, 変分オートエンコーダ(VAE)を用いて, 同様の作業を行う。 これらのアプローチは、テキスト命令または粗いスケッチ画像によって誘導される画像を生成する能力に制限されている。 我々は,最先端のアート拡散モデルを用いて,大まかなスケッチを補助するテキストを主に活用し,創造的アートを創造的に生成した。 拡散はランダムドットのパターンから始まり、モデルに供給されるガイド情報を使用して、ゆっくりとそのパターンをデザインイメージに変換する。 拡散モデルは最近、クロスモーダルデータを用いた画像生成タスクにおける他の生成モデルよりも優れています。 このタスクの新たな画像生成の初期実験は、有望な質的結果を示した。

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