論文の概要: Curved Diffusion: A Generative Model With Optical Geometry Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17609v2
• Date: Mon, 15 Jul 2024 09:47:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 02:44:20.720734
• Title: Curved Diffusion: A Generative Model With Optical Geometry Control
• Title（参考訳）: 曲線拡散:光学幾何学制御を用いた生成モデル
• Authors: Andrey Voynov, Amir Hertz, Moab Arar, Shlomi Fruchter, Daniel Cohen-Or,
• Abstract要約: 最終シーンの外観に対する異なる光学系の影響は、しばしば見過ごされる。 本研究では,画像レンダリングに使用される特定のレンズとテキスト画像拡散モデルを密接に統合するフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.24220665691974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State-of-the-art diffusion models can generate highly realistic images based on various conditioning like text, segmentation, and depth. However, an essential aspect often overlooked is the specific camera geometry used during image capture. The influence of different optical systems on the final scene appearance is frequently overlooked. This study introduces a framework that intimately integrates a text-to-image diffusion model with the particular lens geometry used in image rendering. Our method is based on a per-pixel coordinate conditioning method, enabling the control over the rendering geometry. Notably, we demonstrate the manipulation of curvature properties, achieving diverse visual effects, such as fish-eye, panoramic views, and spherical texturing using a single diffusion model.
• Abstract（参考訳）: 最先端拡散モデルは、テキスト、セグメンテーション、深さといった様々な条件に基づいて、非常にリアルな画像を生成することができる。 しかし、しばしば見過ごされる重要な側面は、画像キャプチャで使用される特定のカメラ形状である。 最終シーンの外観に対する異なる光学系の影響は、しばしば見過ごされる。 本研究では,テキスト・ツー・イメージ拡散モデルと,画像レンダリングに使用される特定のレンズ形状を密接に統合するフレームワークを提案する。 本手法は画素単位の座標条件付け法に基づいて,描画形状の制御を可能にする。 特に,魚眼,パノラマビュー,球面テクスチャといった多様な視覚効果を単一拡散モデルで再現し,曲率特性の操作を実演する。

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