論文の概要: NeuroPrompts: An Adaptive Framework to Optimize Prompts for Text-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12229v2
• Date: Sat, 6 Apr 2024 00:17:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 02:15:45.573471
• Title: NeuroPrompts: An Adaptive Framework to Optimize Prompts for Text-to-Image Generation
• Title（参考訳）: NeuroPrompts: テキスト・画像生成のためのPromptを最適化するための適応フレームワーク
• Authors: Shachar Rosenman, Vasudev Lal, Phillip Howard,
• Abstract要約: NeuroPromptsは、テキスト・ツー・イメージモデルによって生成される世代の品質を改善するためのユーザのプロンプトを強化する適応的なフレームワークである。 我々のフレームワークは,人間のプロンプトエンジニアが生成したようなプロンプトを生成するために,事前訓練された言語モデルを用いて制約付きテキストデコードを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.21512101973222
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite impressive recent advances in text-to-image diffusion models, obtaining high-quality images often requires prompt engineering by humans who have developed expertise in using them. In this work, we present NeuroPrompts, an adaptive framework that automatically enhances a user's prompt to improve the quality of generations produced by text-to-image models. Our framework utilizes constrained text decoding with a pre-trained language model that has been adapted to generate prompts similar to those produced by human prompt engineers. This approach enables higher-quality text-to-image generations and provides user control over stylistic features via constraint set specification. We demonstrate the utility of our framework by creating an interactive application for prompt enhancement and image generation using Stable Diffusion. Additionally, we conduct experiments utilizing a large dataset of human-engineered prompts for text-to-image generation and show that our approach automatically produces enhanced prompts that result in superior image quality. We make our code and a screencast video demo of NeuroPrompts publicly available.
• Abstract（参考訳）: 近年、テキストから画像への拡散モデルが著しく進歩しているにもかかわらず、高品質な画像を得るには、それを使う専門知識が発達した人間による迅速なエンジニアリングが必要であることが多い。 本研究では,テキスト・ツー・イメージ・モデルによって生成される世代の品質向上のために,ユーザのプロンプトを自動的に強化する適応型フレームワークであるNeuroPromptsを提案する。 我々のフレームワークは,人間のプロンプトエンジニアが生成したようなプロンプトを生成するために,事前訓練された言語モデルを用いて制約付きテキストデコードを利用する。 このアプローチは、高品質なテキスト・ツー・イメージ世代を可能にし、制約セット仕様によるスタイリスティックな特徴に対するユーザ制御を提供する。 安定拡散を用いた画像生成を促進・促進するための対話型アプリケーションを作成することにより,本フレームワークの有用性を実証する。 さらに,人間工学的プロンプトの大規模なデータセットを用いたテキスト・画像生成実験を行い,提案手法が画像品質を向上する強化プロンプトを自動生成することを示す。 コードとNeuroPromptsのスクリーンキャストビデオデモを公開しています。

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