論文の概要: The Chosen One: Consistent Characters in Text-to-Image Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10093v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 18:59:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 13:16:33.195873
• Title: The Chosen One: Consistent Characters in Text-to-Image Diffusion Models
• Title（参考訳）: テキスト・画像拡散モデルにおける一貫性文字
• Authors: Omri Avrahami, Amir Hertz, Yael Vinker, Moab Arar, Shlomi Fruchter, Ohad Fried, Daniel Cohen-Or, Dani Lischinski
• Abstract要約: そこで本研究では,テキストプロンプトのみを入力として,一貫した文字生成を完全自動化する手法を提案する。 本手法は, 基本手法と比較して, 即時アライメントと同一性整合性のバランスが良くなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.21603256043355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advances in text-to-image generation models have unlocked vast potential for visual creativity. However, these models struggle with generation of consistent characters, a crucial aspect for numerous real-world applications such as story visualization, game development asset design, advertising, and more. Current methods typically rely on multiple pre-existing images of the target character or involve labor-intensive manual processes. In this work, we propose a fully automated solution for consistent character generation, with the sole input being a text prompt. We introduce an iterative procedure that, at each stage, identifies a coherent set of images sharing a similar identity and extracts a more consistent identity from this set. Our quantitative analysis demonstrates that our method strikes a better balance between prompt alignment and identity consistency compared to the baseline methods, and these findings are reinforced by a user study. To conclude, we showcase several practical applications of our approach. Project page is available at https://omriavrahami.com/the-chosen-one
• Abstract（参考訳）: テキスト対画像生成モデルの最近の進歩は、ビジュアルクリエイティビティにとって大きな可能性を秘めている。 しかし、これらのモデルは、ストーリービジュアライゼーション、ゲーム開発アセットデザイン、広告など、多くの現実世界のアプリケーションにとって重要な側面である一貫性のあるキャラクターの生成に苦慮している。 現在の方法は、通常、ターゲットキャラクタの複数の既存のイメージに依存するか、または労働集約的な手動プロセスを伴う。 本研究では,テキストプロンプトを唯一の入力とする,一貫した文字生成のための完全自動解を提案する。 各段階において、類似の同一性を共有するコヒーレントな画像集合を識別し、この集合からより一貫性のある同一性を抽出する反復手順を導入する。 定量的解析の結果,本手法はベースライン法と比較して,迅速なアライメントとアイデンティティの一貫性のバランスが良好であることを示し,ユーザ調査により補強された。 結論として,本手法の実用化例をいくつか紹介する。 プロジェクトページはhttps://omriavrahami.com/the-chosen-oneで閲覧できます。

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