論文の概要: LoCo: Locally Constrained Training-Free Layout-to-Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12342v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 04:28:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 02:09:00.729970
• Title: LoCo: Locally Constrained Training-Free Layout-to-Image Synthesis
• Title（参考訳）: loco: 局所制約のあるトレーニングフリーなレイアウトからイメージへの合成
• Authors: Peiang Zhao, Han Li, Ruiyang Jin, S. Kevin Zhou
• Abstract要約: 本稿では,テキストプロンプトと空間レイアウトの両面に整合した高品質な画像の生成に優れるレイアウト・ツー・イメージ合成のトレーニング不要な手法を提案する。 LoCoは既存のテキスト・ツー・イメージモデルとレイアウト・ツー・イメージモデルにシームレスに統合され、パフォーマンスを大幅に向上し、以前のメソッドで観測されたセマンティックな障害に効果的に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.229599030825643
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent text-to-image diffusion models have reached an unprecedented level in generating high-quality images. However, their exclusive reliance on textual prompts often falls short in accurately conveying fine-grained spatial compositions. In this paper, we propose LoCo, a training-free approach for layout-to-image synthesis that excels in producing high-quality images aligned with both textual prompts and spatial layouts. Our method introduces a Localized Attention Constraint to refine cross-attention for individual objects, ensuring their precise placement in designated regions. We further propose a Padding Token Constraint to leverage the semantic information embedded in previously neglected padding tokens, thereby preventing the undesired fusion of synthesized objects. LoCo seamlessly integrates into existing text-to-image and layout-to-image models, significantly amplifying their performance and effectively addressing semantic failures observed in prior methods. Through extensive experiments, we showcase the superiority of our approach, surpassing existing state-of-the-art training-free layout-to-image methods both qualitatively and quantitatively across multiple benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 最近のテキストから画像への拡散モデルは、高品質な画像を生成する前例のないレベルに達している。 しかしながら、テキストプロンプトへの排他的依存はしばしば、きめ細かい空間構成を正確に伝達するのに不足する。 本稿では,テキストプロンプトと空間レイアウトの両方に対応する高品質画像の生成に優れた,レイアウトから画像への合成のためのトレーニングフリーな手法であるlocoを提案する。 本手法では,個別の物体に対する横断的注意を洗練し,特定領域における正確な配置を確保するために,局所的注意制限を導入する。 さらに,これまで無視されていたパディングトークンに埋め込まれた意味情報を活用するために,パディングトークン制約を提案する。 locoは既存のテキストから画像へ、レイアウトから画像へモデルをシームレスに統合し、パフォーマンスを大幅に向上させ、以前の方法で見られた意味的障害を効果的に対処します。 広範な実験を通じて,既存の最先端のトレーニングフリーなレイアウトからイメージへのアプローチを,複数のベンチマークで質的かつ定量的に比較し,このアプローチの優位性を示す。

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