論文の概要: DreamCom: Finetuning Text-guided Inpainting Model for Image Composition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15508v2
- Date: Wed, 24 Jan 2024 11:52:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-25 17:16:03.149000
- Title: DreamCom: Finetuning Text-guided Inpainting Model for Image Composition
- Title（参考訳）: DreamCom: 画像合成のためのテキスト誘導塗装モデル
- Authors: Lingxiao Lu, Jiangtong Li, Bo Zhang, Li Niu
- Abstract要約: 本研究では、画像合成を、特定の対象に対してカスタマイズされた画像インペイントとして扱うことで、DreamComを提案する。
具体的には、同じオブジェクトを含むいくつかの参照画像に基づいて、事前学習したテキスト誘導画像の塗装モデルを精査する。
実際には、挿入された物体は背景の影響を受けやすいため、陰性な背景干渉を避けるためにマスキングされた注意機構を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.411003826961686
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The goal of image composition is merging a foreground object into a
background image to obtain a realistic composite image. Recently, generative
composition methods are built on large pretrained diffusion models, due to
their unprecedented image generation ability. However, they are weak in
preserving the foreground object details. Inspired by recent text-to-image
generation customized for certain object, we propose DreamCom by treating image
composition as text-guided image inpainting customized for certain object.
Specifically , we finetune pretrained text-guided image inpainting model based
on a few reference images containing the same object, during which the text
prompt contains a special token associated with this object. Then, given a new
background, we can insert this object into the background with the text prompt
containing the special token. In practice, the inserted object may be adversely
affected by the background, so we propose masked attention mechanisms to avoid
negative background interference. Experimental results on DreamEditBench and
our contributed MureCom dataset show the outstanding performance of our
DreamCom.
- Abstract（参考訳）: 画像合成の目標は、前景オブジェクトを背景画像にマージして現実的な合成画像を得ることである。
近年,前例のない画像生成能力のため,大規模な事前学習拡散モデル上に生成合成法が構築されている。
しかし、それらは前景のオブジェクトの詳細を保存するのに弱い。
特定のオブジェクト用にカスタマイズされた最近のテキストから画像への生成に触発されて、画像合成を特定のオブジェクト用にカスタマイズされたテキストガイド画像として扱うことでドリームコムを提案する。
具体的には、テキストプロンプトにこのオブジェクトに関連付けられた特別なトークンを含む、同一のオブジェクトを含むいくつかの参照画像に基づいて、事前学習されたテキスト誘導画像インペインティングモデルを微調整する。
そして、新しいバックグラウンドが与えられたら、特別なトークンを含むテキストプロンプトで、このオブジェクトを背景に挿入できます。
実際には、挿入された物体は背景の影響を受けやすいため、陰性な背景干渉を避けるためにマスキングされた注意機構を提案する。
dreameditbenchとmrecomデータセットの実験結果は、われわれのdreamcomの優れたパフォーマンスを示している。
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