論文の概要: ConceptLab: Creative Concept Generation using VLM-Guided Diffusion Prior Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02669v2
• Date: Sun, 17 Dec 2023 22:04:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 20:34:55.631319
• Title: ConceptLab: Creative Concept Generation using VLM-Guided Diffusion Prior Constraints
• Title（参考訳）: ConceptLab: VLM誘導拡散事前制約を用いた創造的概念生成
• Authors: Elad Richardson, Kfir Goldberg, Yuval Alaluf, Daniel Cohen-Or
• Abstract要約: 我々は創造的なテキスト・画像生成の課題を提示し、幅広いカテゴリの新しいメンバーを創り出そうとする。 本稿では, 先行拡散の出力空間上での最適化プロセスとして, 創造的生成問題を定式化できることを示す。 我々は、最適化問題に新たな制約を適応的に付加する質問応答型視覚言語モデル(VLM)を導入し、よりユニークな生成物を発見するようモデルに促す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.824187892204314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent text-to-image generative models have enabled us to transform our words into vibrant, captivating imagery. The surge of personalization techniques that has followed has also allowed us to imagine unique concepts in new scenes. However, an intriguing question remains: How can we generate a new, imaginary concept that has never been seen before? In this paper, we present the task of creative text-to-image generation, where we seek to generate new members of a broad category (e.g., generating a pet that differs from all existing pets). We leverage the under-studied Diffusion Prior models and show that the creative generation problem can be formulated as an optimization process over the output space of the diffusion prior, resulting in a set of "prior constraints". To keep our generated concept from converging into existing members, we incorporate a question-answering Vision-Language Model (VLM) that adaptively adds new constraints to the optimization problem, encouraging the model to discover increasingly more unique creations. Finally, we show that our prior constraints can also serve as a strong mixing mechanism allowing us to create hybrids between generated concepts, introducing even more flexibility into the creative process.
• Abstract（参考訳）: 近年のテキストから画像への生成モデルにより、私たちの言葉を活気満載の画像に変換することが可能になった。 その後のパーソナライズ技術の増加により、私たちは新たなシーンでユニークな概念を想像できるようになった。 しかし、興味深い疑問が残る: 今まで見たことのない新しい想像上の概念をどうやって生成できるか? 本稿では,幅広いカテゴリ(例えば,既存のペットと異なるペットの生成)の新たなメンバの生成を目指す,クリエイティブなテキストから画像への生成という課題について述べる。 我々は拡散前駆モデルを用いて, 創造的生成問題を拡散前駆の出力空間上の最適化過程として定式化できることを示し, 結果として「優先的制約」の集合を導出する。 生成した概念を既存のメンバに収束させないために,最適化問題に新たな制約を適応的に付加する質問応答型ビジョンランゲージモデル(VLM)を導入し,よりユニークな生成の発見を促す。 最後に、私たちの以前の制約は、生成する概念間のハイブリッドを作成できる強力な混合メカニズムとしても機能し、創造的プロセスにさらに柔軟性をもたらすことも示します。

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