論文の概要: Diverse Diffusion: Enhancing Image Diversity in Text-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12583v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 08:48:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 16:08:21.977730
• Title: Diverse Diffusion: Enhancing Image Diversity in Text-to-Image Generation
• Title（参考訳）: 多様な拡散:テキスト対画像生成における画像多様性の強化
• Authors: Mariia Zameshina (LIGM), Olivier Teytaud (TAU), Laurent Najman (LIGM)
• Abstract要約: 画像の多様性をジェンダーや民族を超えて向上させる方法であるDiverse Diffusionを紹介した。 私たちのアプローチは、より包括的で代表的なAI生成アートの作成に寄与します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Latent diffusion models excel at producing high-quality images from text. Yet, concerns appear about the lack of diversity in the generated imagery. To tackle this, we introduce Diverse Diffusion, a method for boosting image diversity beyond gender and ethnicity, spanning into richer realms, including color diversity.Diverse Diffusion is a general unsupervised technique that can be applied to existing text-to-image models. Our approach focuses on finding vectors in the Stable Diffusion latent space that are distant from each other. We generate multiple vectors in the latent space until we find a set of vectors that meets the desired distance requirements and the required batch size.To evaluate the effectiveness of our diversity methods, we conduct experiments examining various characteristics, including color diversity, LPIPS metric, and ethnicity/gender representation in images featuring humans.The results of our experiments emphasize the significance of diversity in generating realistic and varied images, offering valuable insights for improving text-to-image models. Through the enhancement of image diversity, our approach contributes to the creation of more inclusive and representative AI-generated art.
• Abstract（参考訳）: 潜在拡散モデルはテキストから高品質な画像を生成するのに優れている。 しかし、生成した画像の多様性の欠如が懸念されている。 そこで我々は,色多様性を含むより豊かな領域にまたがる,性別や民族を超えた画像の多様性を高める手法である多様性拡散(diversity diffusion)を導入する。 我々のアプローチは、互いに離れている安定拡散潜在空間のベクトルを見つけることに焦点を当てている。 We generate multiple vectors in the latent space until we find a set of vectors that meets the desired distance requirements and the required batch size.To evaluate the effectiveness of our diversity methods, we conduct experiments examining various characteristics, including color diversity, LPIPS metric, and ethnicity/gender representation in images featuring humans.The results of our experiments emphasize the significance of diversity in generating realistic and varied images, offering valuable insights for improving text-to-image models. 画像の多様性の向上を通じて、我々のアプローチはより包括的で代表的なAI生成アートの作成に寄与する。

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