論文の概要: Progressive Text-to-Image Diffusion with Soft Latent Direction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09466v1
- Date: Mon, 18 Sep 2023 04:01:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 15:10:01.295389
- Title: Progressive Text-to-Image Diffusion with Soft Latent Direction
- Title（参考訳）: ソフトラテント方向によるプログレッシブテキスト・画像拡散
- Authors: YuTeng Ye, Jiale Cai, Hang Zhou, Guanwen Li, Youjia Zhang, Zikai Song,
Chenxing Gao, Junqing Yu, Wei Yang
- Abstract要約: 本稿では,対象画像にエンティティを体系的に組み込んだ革新的なプログレッシブな合成・編集操作を提案する。
提案手法は,特に複雑なテキスト入力に直面する場合に,オブジェクト合成の顕著な進歩をもたらす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.120153452025995
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In spite of the rapidly evolving landscape of text-to-image generation, the
synthesis and manipulation of multiple entities while adhering to specific
relational constraints pose enduring challenges. This paper introduces an
innovative progressive synthesis and editing operation that systematically
incorporates entities into the target image, ensuring their adherence to
spatial and relational constraints at each sequential step. Our key insight
stems from the observation that while a pre-trained text-to-image diffusion
model adeptly handles one or two entities, it often falters when dealing with a
greater number. To address this limitation, we propose harnessing the
capabilities of a Large Language Model (LLM) to decompose intricate and
protracted text descriptions into coherent directives adhering to stringent
formats. To facilitate the execution of directives involving distinct semantic
operations-namely insertion, editing, and erasing-we formulate the Stimulus,
Response, and Fusion (SRF) framework. Within this framework, latent regions are
gently stimulated in alignment with each operation, followed by the fusion of
the responsive latent components to achieve cohesive entity manipulation. Our
proposed framework yields notable advancements in object synthesis,
particularly when confronted with intricate and lengthy textual inputs.
Consequently, it establishes a new benchmark for text-to-image generation
tasks, further elevating the field's performance standards.
- Abstract（参考訳）: テキスト対画像生成の急速な発展にもかかわらず、特定の関係制約に固執しながら複数のエンティティの合成と操作は永続的な課題をもたらす。
本稿では,対象画像にエンティティを体系的に組み込んだ革新的プログレッシブな合成・編集操作を導入し,各ステップにおける空間的および関係的制約の順守を保証する。
我々の重要な洞察は、事前訓練されたテキスト・ツー・イメージ拡散モデルが1つか2つのエンティティを順応的に扱うのに対して、より大きな数を扱う場合、しばしばフェールする、という観察に由来する。
この制限に対処するために,大規模言語モデル(LLM)の機能を活用して,複雑なテキスト記述を厳密な形式に固執するコヒーレントディレクティブに分解する手法を提案する。
Stimulus, Response, and Fusion(SRF)フレームワークを定式化して、個別の意味操作、すなわち挿入、編集、消去を含むディレクティブの実行を容易にする。
このフレームワーク内では、潜在領域は各操作に合わせて緩やかに刺激され、次いで応答性の潜在コンポーネントが融合して凝集したエンティティ操作を実現する。
提案手法は,特に複雑なテキスト入力に直面する場合に,オブジェクト合成の顕著な進歩をもたらす。
そのため、テキストから画像への生成タスクの新しいベンチマークを確立し、この分野のパフォーマンス基準をさらに高めます。
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