論文の概要: Dynamic Prompt Learning: Addressing Cross-Attention Leakage for Text-Based Image Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15664v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 13:55:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 13:23:13.525107
• Title: Dynamic Prompt Learning: Addressing Cross-Attention Leakage for Text-Based Image Editing
• Title（参考訳）: 動的プロンプト学習:テキストベースの画像編集のためのクロスタッチリークに対処する
• Authors: Kai Wang, Fei Yang, Shiqi Yang, Muhammad Atif Butt, Joost van de Weijer
• Abstract要約: そこで本稿では,テキストプロンプト中の名詞の正しい単語に注意を向けるために,クロスアテンションマップを強制する動的プロンプト学習(DPL)を提案する。 本稿では,Word-Swap, Prompt Refinement, Attention Re-weightingの編集結果の改善について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.00202969969574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale text-to-image generative models have been a ground-breaking development in generative AI, with diffusion models showing their astounding ability to synthesize convincing images following an input text prompt. The goal of image editing research is to give users control over the generated images by modifying the text prompt. Current image editing techniques are susceptible to unintended modifications of regions outside the targeted area, such as on the background or on distractor objects which have some semantic or visual relationship with the targeted object. According to our experimental findings, inaccurate cross-attention maps are at the root of this problem. Based on this observation, we propose Dynamic Prompt Learning (DPL) to force cross-attention maps to focus on correct noun words in the text prompt. By updating the dynamic tokens for nouns in the textual input with the proposed leakage repairment losses, we achieve fine-grained image editing over particular objects while preventing undesired changes to other image regions. Our method DPL, based on the publicly available Stable Diffusion, is extensively evaluated on a wide range of images, and consistently obtains superior results both quantitatively (CLIP score, Structure-Dist) and qualitatively (on user-evaluation). We show improved prompt editing results for Word-Swap, Prompt Refinement, and Attention Re-weighting, especially for complex multi-object scenes.
• Abstract（参考訳）: 大規模なテキスト画像生成モデルは、生成AIにおいて画期的な発展を遂げており、拡散モデルは入力されたテキストプロンプトに従って、説得力のある画像を合成する驚くべき能力を示している。 画像編集研究の目的は、ユーザーがテキストプロンプトを変更することによって生成された画像を制御することである。 現在の画像編集技術は、対象領域外の領域の意図しない変更、例えば背景や対象オブジェクトと意味的または視覚的な関係を持つ不注意なオブジェクトに影響を受けやすい。 実験結果によると,不正確なクロスアテンションマップがこの問題の根本にある。 そこで本研究では,テキストプロンプト中の名詞の正しい単語に注意を向けるために,クロスアテンションマップを強制する動的プロンプト学習(DPL)を提案する。 テキスト入力中の名詞の動的トークンをリーク修復損失で更新することにより、他の画像領域への不要な変更を防止しつつ、特定のオブジェクトに対するきめ細かい画像編集を実現する。 提案手法は, 利用可能な安定拡散に基づいて, 幅広い画像に対して広範に評価され, 定量化(CLIPスコア, 構造ディスト)と定性化(ユーザ評価)の両面で優れた結果が得られる。 ワードスワップのプロンプト編集結果,プロンプトリファインメント,アテンション再重み付け,特に複雑なマルチオブジェクトシーンに対して改善した。

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