論文の概要: Emu Edit: Precise Image Editing via Recognition and Generation Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10089v1
- Date: Thu, 16 Nov 2023 18:55:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-17 13:14:57.908063
- Title: Emu Edit: Precise Image Editing via Recognition and Generation Tasks
- Title（参考訳）: Emu Edit: 認識および生成タスクによる精密な画像編集
- Authors: Shelly Sheynin, Adam Polyak, Uriel Singer, Yuval Kirstain, Amit Zohar,
Oron Ashual, Devi Parikh, Yaniv Taigman
- Abstract要約: 本稿では,マルチタスク画像編集モデルであるEmu Editについて述べる。
我々は、地域ベースの編集、自由形式の編集、コンピュータビジョンタスクなど、前例のない範囲でマルチタスクに訓練する。
Emu Editは画像インペイント、超解像、編集タスクの構成といった新しいタスクに、ラベル付き例で一般化できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.95717180730946
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Instruction-based image editing holds immense potential for a variety of
applications, as it enables users to perform any editing operation using a
natural language instruction. However, current models in this domain often
struggle with accurately executing user instructions. We present Emu Edit, a
multi-task image editing model which sets state-of-the-art results in
instruction-based image editing. To develop Emu Edit we train it to multi-task
across an unprecedented range of tasks, such as region-based editing, free-form
editing, and Computer Vision tasks, all of which are formulated as generative
tasks. Additionally, to enhance Emu Edit's multi-task learning abilities, we
provide it with learned task embeddings which guide the generation process
towards the correct edit type. Both these elements are essential for Emu Edit's
outstanding performance. Furthermore, we show that Emu Edit can generalize to
new tasks, such as image inpainting, super-resolution, and compositions of
editing tasks, with just a few labeled examples. This capability offers a
significant advantage in scenarios where high-quality samples are scarce.
Lastly, to facilitate a more rigorous and informed assessment of instructable
image editing models, we release a new challenging and versatile benchmark that
includes seven different image editing tasks.
- Abstract（参考訳）: インストラクションベースの画像編集は、ユーザーが自然言語命令を使ってあらゆる編集操作を実行できるため、様々なアプリケーションにとって大きな可能性を秘めている。
しかし、この領域の現在のモデルは、しばしば正確にユーザー命令を実行するのに苦労する。
そこで本稿では,命令に基づく画像編集において最先端結果を設定するマルチタスク画像編集モデルであるemu editを提案する。
emu編集を開発するために、リージョンベースの編集、フリーフォーム編集、コンピュータビジョンタスクなど、前例のないタスクにまたがるマルチタスクにトレーニングします。
さらに,Emu Editのマルチタスク学習能力を高めるために,生成プロセスを正しい編集タイプへと導く学習タスクの埋め込みを提供する。
これらの要素はエミュー・エディットの優れたパフォーマンスに欠かせないものである。
さらに,emu編集が画像インペインティング,超解像度,編集タスクの構成などの新しいタスクに一般化できることを,いくつかのラベル付き例で示す。
この機能は、高品質のサンプルが不足しているシナリオにおいて、大きな利点を提供する。
最後に、より厳密でインフォームドな画像編集モデルの評価を容易にするために、7つの異なる画像編集タスクを含む新しい挑戦的で汎用性のあるベンチマークをリリースする。
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