論文の概要: Magicremover: Tuning-free Text-guided Image inpainting with Diffusion
Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02848v1
- Date: Wed, 4 Oct 2023 14:34:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-05 14:49:53.275122
- Title: Magicremover: Tuning-free Text-guided Image inpainting with Diffusion
Models
- Title(参考訳): magicremover:拡散モデルを用いたチューニングフリーテキストガイド画像のインペインティング
- Authors: Siyuan Yang, Lu Zhang, Liqian Ma, Yu Liu, JingJing Fu and You He
- Abstract要約: 我々は,テキスト誘導画像のインペイントに強力な拡散モデルを利用する,チューニング不要なMagicRemoverを提案する。
本研究では,拡散モデルのサンプリング過程を制限し,指示された領域の消去と閉鎖されたコンテンツの復元を可能にするための注意誘導戦略を導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 24.690863845885367
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image inpainting aims to fill in the missing pixels with visually coherent
and semantically plausible content. Despite the great progress brought from
deep generative models, this task still suffers from i. the difficulties in
large-scale realistic data collection and costly model training; and ii. the
intrinsic limitations in the traditionally user-defined binary masks on objects
with unclear boundaries or transparent texture. In this paper, we propose
MagicRemover, a tuning-free method that leverages the powerful diffusion models
for text-guided image inpainting. We introduce an attention guidance strategy
to constrain the sampling process of diffusion models, enabling the erasing of
instructed areas and the restoration of occluded content. We further propose a
classifier optimization algorithm to facilitate the denoising stability within
less sampling steps. Extensive comparisons are conducted among our MagicRemover
and state-of-the-art methods including quantitative evaluation and user study,
demonstrating the significant improvement of MagicRemover on high-quality image
inpainting. We will release our code at https://github.com/exisas/Magicremover.
- Abstract(参考訳): image inpaintingは、行方不明のピクセルを視覚的に一貫性があり、意味的に妥当なコンテンツで埋めることを目指している。
深い生成モデルからもたらされた大きな進歩にもかかわらず、このタスクはいまだにiに苦しむ。
大規模な現実的なデータ収集とコストのかかるモデルトレーニングの難しさ。
従来、ユーザ定義のバイナリマスクは、境界や透明なテクスチャが不明なオブジェクトに固有の制限がある。
本稿では,テキスト誘導画像のインペイントに強力な拡散モデルを利用するチューニング不要なMagicRemoverを提案する。
本研究では,拡散モデルのサンプリング過程を制限し,指示領域の消去と閉鎖内容の復元を可能にするための注意誘導戦略を導入する。
さらに,より少ないサンプリングステップで安定度を判断するための分類器最適化アルゴリズムを提案する。
画像インパインティングにおけるmagicremoverの大幅な改善を実証し,magicremoverと最先端の手法,定量的評価,ユーザスタディの比較を行った。
コードをhttps://github.com/exisas/Magicremover.comでリリースします。
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