論文の概要: Text2Layer: Layered Image Generation using Latent Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09781v1
• Date: Wed, 19 Jul 2023 06:56:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 15:19:26.258008
• Title: Text2Layer: Layered Image Generation using Latent Diffusion Model
• Title（参考訳）: Text2Layer:潜在拡散モデルを用いた階層画像生成
• Authors: Xinyang Zhang, Wentian Zhao, Xin Lu, Jeff Chien
• Abstract要約: 階層化画像生成の観点から階層化画像を生成することを提案する。 階層画像生成を実現するために,階層画像の再構成が可能なオートエンコーダを訓練する。 実験結果から,提案手法は高品質な階層画像を生成することができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.902259486204898
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Layer compositing is one of the most popular image editing workflows among both amateurs and professionals. Motivated by the success of diffusion models, we explore layer compositing from a layered image generation perspective. Instead of generating an image, we propose to generate background, foreground, layer mask, and the composed image simultaneously. To achieve layered image generation, we train an autoencoder that is able to reconstruct layered images and train diffusion models on the latent representation. One benefit of the proposed problem is to enable better compositing workflows in addition to the high-quality image output. Another benefit is producing higher-quality layer masks compared to masks produced by a separate step of image segmentation. Experimental results show that the proposed method is able to generate high-quality layered images and initiates a benchmark for future work.
• Abstract（参考訳）: レイヤー合成は、アマチュアとプロの両方で最も人気のある画像編集ワークフローの1つである。 拡散モデルの成功に触発されて、層状画像生成の観点から合成する層を探索する。 画像を生成する代わりに,背景,前景,レイヤマスク,合成画像を同時に生成することを提案する。 階層化画像生成を実現するために,階層化画像の再構成と潜在表現に基づく拡散モデルのトレーニングが可能なオートエンコーダを訓練する。 提案した問題の1つの利点は、高品質な画像出力に加えて、より良い合成ワークフローを実現することである。 もう1つの利点は、イメージセグメンテーションの別々のステップによって生成されるマスクと比較して、高品質なレイヤーマスクを作成することである。 実験の結果,提案手法は高品質な階層化画像を生成することができ,今後の作業のためのベンチマークを行うことができることがわかった。

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