論文の概要: LEDITS++: Limitless Image Editing using Text-to-Image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16711v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 11:45:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 18:46:56.482685
• Title: LEDITS++: Limitless Image Editing using Text-to-Image Models
• Title（参考訳）: LEDITS++: テキスト・ツー・イメージモデルを用いた制限なし画像編集
• Authors: Manuel Brack, Felix Friedrich, Katharina Kornmeier, Linoy Tsaban, Patrick Schramowski, Kristian Kersting, Apolin\'ario Passos
• Abstract要約: LEDITS++は効率的で汎用的で正確なテキスト画像操作技術である。 数段の拡散ステップで高忠実度な結果が得られる。 複数の同時編集をサポートし、アーキテクチャに依存しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.831399002848435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-to-image diffusion models have recently received increasing interest for their astonishing ability to produce high-fidelity images from solely text inputs. Subsequent research efforts aim to exploit and apply their capabilities to real image editing. However, existing image-to-image methods are often inefficient, imprecise, and of limited versatility. They either require time-consuming fine-tuning, deviate unnecessarily strongly from the input image, and/or lack support for multiple, simultaneous edits. To address these issues, we introduce LEDITS++, an efficient yet versatile and precise textual image manipulation technique. LEDITS++'s novel inversion approach requires no tuning nor optimization and produces high-fidelity results with a few diffusion steps. Second, our methodology supports multiple simultaneous edits and is architecture-agnostic. Third, we use a novel implicit masking technique that limits changes to relevant image regions. We propose the novel TEdBench++ benchmark as part of our exhaustive evaluation. Our results demonstrate the capabilities of LEDITS++ and its improvements over previous methods. The project page is available at https://leditsplusplus-project.static.hf.space .
• Abstract（参考訳）: テキストから画像への拡散モデルは最近、テキスト入力のみから高精細な画像を生成するという驚くべき能力への関心が高まっている。 その後の研究は、実際の画像編集にその能力を活用、応用することを目的としている。 しかし、既存の画像から画像への方法はしばしば非効率であり、不正確であり、汎用性が限られている。 それらは、時間を要する微調整、不要に入力画像から切り離すこと、および/または複数同時編集のサポートの欠如を必要とする。 この問題に対処するため、より効率的で汎用的で正確なテキスト画像操作技術であるledits++を紹介する。 LEDITS++の新たな反転アプローチはチューニングや最適化を必要とせず、いくつかの拡散ステップで高忠実度な結果を生成する。 第二に、我々の方法論は複数の同時編集をサポートし、アーキテクチャに依存しない。 第3に、関連する画像領域への変更を制限する、新しい暗黙のマスキング技術を用いる。 本稿では,TEdBench++ベンチマークを提案する。 本結果は,LEDITS++ の機能と,従来の方法よりも改善されていることを示す。 プロジェクトページはhttps://leditsplusplus-project.static.hf.spaceにある。

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