論文の概要: Direct Inversion: Boosting Diffusion-based Editing with 3 Lines of Code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01506v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 18:01:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 19:37:50.407683
• Title: Direct Inversion: Boosting Diffusion-based Editing with 3 Lines of Code
• Title（参考訳）: direct inversion: 3行のコードで拡散ベースの編集を促進する
• Authors: Xuan Ju, Ailing Zeng, Yuxuan Bian, Shaoteng Liu, Qiang Xu
• Abstract要約: ダイレクト・インバージョン(Direct Inversion)は、たった3行のコードで両方のブランチの最適なパフォーマンスを実現する新技術である。 PIE-Benchは700の画像の編集ベンチマークで、様々なシーンや編集タイプを示す。 最先端の最適化に基づく逆変換技術と比較して、我々のソリューションは8つの編集方法にまたがる優れた性能を得るだけでなく、ほぼ1桁のスピードアップも達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.988947272980848
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-guided diffusion models have revolutionized image generation and editing, offering exceptional realism and diversity. Specifically, in the context of diffusion-based editing, where a source image is edited according to a target prompt, the process commences by acquiring a noisy latent vector corresponding to the source image via the diffusion model. This vector is subsequently fed into separate source and target diffusion branches for editing. The accuracy of this inversion process significantly impacts the final editing outcome, influencing both essential content preservation of the source image and edit fidelity according to the target prompt. Prior inversion techniques aimed at finding a unified solution in both the source and target diffusion branches. However, our theoretical and empirical analyses reveal that disentangling these branches leads to a distinct separation of responsibilities for preserving essential content and ensuring edit fidelity. Building on this insight, we introduce "Direct Inversion," a novel technique achieving optimal performance of both branches with just three lines of code. To assess image editing performance, we present PIE-Bench, an editing benchmark with 700 images showcasing diverse scenes and editing types, accompanied by versatile annotations and comprehensive evaluation metrics. Compared to state-of-the-art optimization-based inversion techniques, our solution not only yields superior performance across 8 editing methods but also achieves nearly an order of speed-up.
• Abstract（参考訳）: テキスト誘導拡散モデルは画像生成と編集に革命をもたらし、例外的なリアリズムと多様性を提供している。 具体的には、ターゲットプロンプトに応じてソース画像が編集される拡散ベース編集の文脈において、拡散モデルを介してソース画像に対応するノイズの潜在ベクトルを取得して処理を開始する。 このベクトルはその後、編集のために別々のソースとターゲット拡散ブランチに供給される。 この反転過程の精度は、最終的な編集結果に大きく影響し、ソース画像の必須コンテンツ保存と、ターゲットプロンプトに応じた編集忠実度の両方に影響を与える。 先行反転技術は、ソースとターゲットの拡散ブランチの両方で統一解を見つけることを目的としている。 しかし,本研究の理論的・実証的分析により,本質的コンテンツの保存と編集の忠実性を確保するための責任が分担されることが判明した。 この知見に基づいて、3行のコードで両方のブランチの最適なパフォーマンスを実現する新技術であるDirect Inversionを紹介する。 画像編集性能を評価するために,多様なシーンと編集タイプを示す700画像の編集ベンチマークpie-benchと,多彩なアノテーションと総合的な評価指標を提案する。 最先端の最適化に基づく逆変換技術と比較して、我々のソリューションは8つの編集方法にまたがる優れた性能を得るだけでなく、ほぼ1桁のスピードアップも達成する。

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