論文の概要: Reverse Stable Diffusion: What prompt was used to generate this image?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01472v2
• Date: Wed, 16 Oct 2024 09:37:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:40:12.633356
• Title: Reverse Stable Diffusion: What prompt was used to generate this image?
• Title（参考訳）: 逆安定拡散: この画像を生成するためにどのプロンプトが使われたか?
• Authors: Florinel-Alin Croitoru, Vlad Hondru, Radu Tudor Ionescu, Mubarak Shah,
• Abstract要約: 本研究では, 生成拡散モデルにより生成された画像に対して, 迅速な埋め込みを予測できる課題について検討する。 本稿では,複数ラベルの語彙分類を目的とする共同学習フレームワークを提案する。 我々はDiffusionDBデータセットの実験を行い、安定拡散によって生成された画像からテキストプロンプトを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.10116197883303
• License:
• Abstract: Text-to-image diffusion models have recently attracted the interest of many researchers, and inverting the diffusion process can play an important role in better understanding the generative process and how to engineer prompts in order to obtain the desired images. To this end, we study the task of predicting the prompt embedding given an image generated by a generative diffusion model. We consider a series of white-box and black-box models (with and without access to the weights of the diffusion network) to deal with the proposed task. We propose a novel learning framework comprising a joint prompt regression and multi-label vocabulary classification objective that generates improved prompts. To further improve our method, we employ a curriculum learning procedure that promotes the learning of image-prompt pairs with lower labeling noise (i.e. that are better aligned). We conduct experiments on the DiffusionDB data set, predicting text prompts from images generated by Stable Diffusion. In addition, we make an interesting discovery: training a diffusion model on the prompt generation task can make the model generate images that are much better aligned with the input prompts, when the model is directly reused for text-to-image generation. Our code is publicly available for download at https://github.com/CroitoruAlin/Reverse-Stable-Diffusion.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ拡散モデルは近年多くの研究者の関心を集めており、拡散過程の反転は生成過程の理解を深める上で重要な役割を担っている。 そこで本研究では,生成拡散モデルにより生成された画像に対して,迅速な埋め込みを予測するタスクについて検討する。 我々は,提案課題に対処するため,一連のホワイトボックスモデルとブラックボックスモデル(拡散ネットワークの重みに接続することなく)を検討する。 本稿では,改良されたプロンプトを生成する,共同プロンプト回帰と多ラベル語彙分類の目的を含む新しい学習フレームワークを提案する。 提案手法をさらに改善するために,より低いラベリングノイズ(すなわち,より整合性が高い)を持つイメージプロンプトペアの学習を促進するカリキュラム学習手法を用いる。 我々はDiffusionDBデータセットの実験を行い、安定拡散によって生成された画像からテキストプロンプトを予測する。 さらに,本モデルがテキスト・画像生成に直接再利用される場合,プロンプト生成タスク上で拡散モデルをトレーニングすることで,入力プロンプトに整合した画像を生成することができる,という興味深い発見を行う。 私たちのコードはhttps://github.com/CroitoruAlin/Reverse-Stable-Diffusionでダウンロードできます。

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