論文の概要: AnyDoor: Zero-shot Object-level Image Customization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09481v2
• Date: Wed, 8 May 2024 03:21:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 19:20:21.785708
• Title: AnyDoor: Zero-shot Object-level Image Customization
• Title（参考訳）: AnyDoor: ゼロショットオブジェクトレベルのイメージカスタマイズ
• Authors: Xi Chen, Lianghua Huang, Yu Liu, Yujun Shen, Deli Zhao, Hengshuang Zhao,
• Abstract要約: ユーザが指定した場所の新しいシーンにターゲットオブジェクトをテレポートする機能を備えた拡散ベースのイメージジェネレータであるAnyDoorを紹介する。 我々のモデルは1回のみ訓練され、推論段階では多様なオブジェクトとシーンの組み合わせに懸命に一般化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.44307304097742
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work presents AnyDoor, a diffusion-based image generator with the power to teleport target objects to new scenes at user-specified locations in a harmonious way. Instead of tuning parameters for each object, our model is trained only once and effortlessly generalizes to diverse object-scene combinations at the inference stage. Such a challenging zero-shot setting requires an adequate characterization of a certain object. To this end, we complement the commonly used identity feature with detail features, which are carefully designed to maintain texture details yet allow versatile local variations (e.g., lighting, orientation, posture, etc.), supporting the object in favorably blending with different surroundings. We further propose to borrow knowledge from video datasets, where we can observe various forms (i.e., along the time axis) of a single object, leading to stronger model generalizability and robustness. Extensive experiments demonstrate the superiority of our approach over existing alternatives as well as its great potential in real-world applications, such as virtual try-on and object moving. Project page is https://damo-vilab.github.io/AnyDoor-Page/.
• Abstract（参考訳）: この研究は、拡散に基づく画像生成装置であるAnyDoorを紹介し、ユーザーが指定した場所の新しいシーンに、調和してターゲットオブジェクトをテレポートする。 各オブジェクトのパラメータをチューニングする代わりに、我々のモデルは1回だけ訓練され、推論段階で様々なオブジェクトとシーンの組み合わせに強制的に一般化されます。 このような挑戦的なゼロショット設定は、ある対象を適切に特徴づける必要がある。 この目的のために、テクスチャの詳細を維持しつつ、多彩な局所的変動(例えば、照明、方向、姿勢など)を許容できるよう慎重に設計され、異なる環境と良好に混ざり合うように支援する、詳細な特徴でよく使われるアイデンティティ機能を補完する。 さらに、単一の物体の様々な形態(すなわち時間軸に沿って)を観察できるビデオデータセットから知識を借りることを提案し、より強力なモデル一般化性とロバスト性をもたらす。 大規模な実験は、我々のアプローチが既存の代替手段よりも優れていること、そしてバーチャルトライオンやオブジェクト移動のような現実世界のアプリケーションにおいて大きな可能性を実証している。 プロジェクトページはhttps://damo-vilab.github.io/AnyDoor-Page/。

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