論文の概要: InstaStyle: Inversion Noise of a Stylized Image is Secretly a Style Adviser

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15040v2
• Date: Fri, 2 Feb 2024 03:18:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 19:17:24.590797
• Title: InstaStyle: Inversion Noise of a Stylized Image is Secretly a Style Adviser
• Title（参考訳）: InstaStyle:スタイリングされた画像の逆ノイズは秘かにスタイルアドバイス
• Authors: Xing Cui, Zekun Li, Pei Pei Li, Huaibo Huang, Zhaofeng He
• Abstract要約: 本稿では,単一の参照画像のみを用いて高忠実度スタイリング画像を生成する手法であるInstaStyleを提案する。 提案手法は,スタイリングされた参照画像からの逆ノイズが本質的にスタイル信号を運ぶことに基づく。 本稿では,参照画像のスタイル記述の精度を高めるために,プロンプトリファインメントによる学習可能なスタイルトークンを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.130015124848367
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stylized text-to-image generation focuses on creating images from textual descriptions while adhering to a style specified by a few reference images. However, subtle style variations within different reference images can hinder the model from accurately learning the target style. In this paper, we propose InstaStyle, a novel approach that excels in generating high-fidelity stylized images with only a single reference image. Our approach is based on the finding that the inversion noise from a stylized reference image inherently carries the style signal, as evidenced by their non-zero signal-to-noise ratio. We employ DDIM inversion to extract this noise from the reference image and leverage a diffusion model to generate new stylized images from the "style" noise. Additionally, the inherent ambiguity and bias of textual prompts impede the precise conveying of style. To address this, we introduce a learnable style token via prompt refinement, which enhances the accuracy of the style description for the reference image. Qualitative and quantitative experimental results demonstrate that InstaStyle achieves superior performance compared to current benchmarks. Furthermore, our approach also showcases its capability in the creative task of style combination with mixed inversion noise.
• Abstract（参考訳）: スティル化されたテキスト画像生成は、いくつかの参照画像で指定されたスタイルに固執しながら、テキスト記述から画像を作成することに焦点を当てる。 しかし、異なる参照画像内の微妙なスタイルの変化は、モデルがターゲットのスタイルを正確に学習することを妨げる。 本稿では,単一の参照画像のみを用いた高忠実度スタイリッシュ画像の生成に優れた新しい手法であるinstastyleを提案する。 提案手法は,非ゼロ信号対雑音比で示されるように,スタイリングされた参照画像からの逆ノイズが本質的にスタイル信号を運ぶことに基づく。 ddimインバージョンを用いて基準画像からこの雑音を抽出し,拡散モデルを用いて「スタイル」ノイズから新たなスタイライゼーション画像を生成する。 さらに、テキストプロンプトの本来の曖昧さと偏見は、スタイルの正確な伝達を妨げる。 そこで本研究では,参照画像のスタイル記述の精度を高めるために,即時改善による学習可能なスタイルトークンを提案する。 質的かつ定量的な実験結果は、instastyleが現在のベンチマークよりも優れた性能を達成していることを示している。 さらに,本手法は,混合反転雑音と組み合わせたスタイルの創造的タスクにおいて,その能力を示す。

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