論文の概要: HandRefiner: Refining Malformed Hands in Generated Images by Diffusion-based Conditional Inpainting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17957v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 08:52:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 19:24:10.093044
• Title: HandRefiner: Refining Malformed Hands in Generated Images by Diffusion-based Conditional Inpainting
• Title（参考訳）: HandRefiner:拡散型条件印加による画像中の奇形ハンドの精製
• Authors: Wenquan Lu, Yufei Xu, Jing Zhang, Chaoyue Wang, Dacheng Tao
• Abstract要約: 拡散モデルは現実的な画像の生成において顕著な成功を収めた。 しかし、不正確な指数や不規則な形など、正確な人間の手を生成することに苦しむ。 本稿では,HandRefinerという軽量な後処理ソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.2666045998905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have achieved remarkable success in generating realistic images but suffer from generating accurate human hands, such as incorrect finger counts or irregular shapes. This difficulty arises from the complex task of learning the physical structure and pose of hands from training images, which involves extensive deformations and occlusions. For correct hand generation, our paper introduces a lightweight post-processing solution called $\textbf{HandRefiner}$. HandRefiner employs a conditional inpainting approach to rectify malformed hands while leaving other parts of the image untouched. We leverage the hand mesh reconstruction model that consistently adheres to the correct number of fingers and hand shape, while also being capable of fitting the desired hand pose in the generated image. Given a generated failed image due to malformed hands, we utilize ControlNet modules to re-inject such correct hand information. Additionally, we uncover a phase transition phenomenon within ControlNet as we vary the control strength. It enables us to take advantage of more readily available synthetic data without suffering from the domain gap between realistic and synthetic hands. Experiments demonstrate that HandRefiner can significantly improve the generation quality quantitatively and qualitatively. The code is available at https://github.com/wenquanlu/HandRefiner .
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは写実的画像の生成に顕著な成功を収めているが、不正確な指数や不規則な形状などの正確な手を生成するのに苦しむ。 この困難は、広範囲な変形と閉塞を伴う訓練画像から手の構造とポーズを学ぶという複雑な作業から生じる。 正しいハンド生成のために、本稿では$\textbf{handrefiner}$という軽量なポストプロセッシングソリューションを紹介します。 HandRefinerは、画像の他の部分を無傷で残しながら、不整形手を修正するための条件付き塗装アプローチを採用している。 適切な指数と手形に一貫して付着するハンドメッシュ再構成モデルを利用し,生成された画像に所望のハンドポーズを適合させることができる。 不正な手による画像生成が失敗した場合, controlnet モジュールを用いてその正確な手情報を再入力する。 さらに,制御強度の変化に伴い,制御ネット内の位相遷移現象を明らかにする。 これにより、現実的な手と合成手のドメインギャップに悩まされることなく、より簡単に利用できる合成データを活用することができる。 実験により、HandRefinerは生成品質を定量的に質的に著しく改善できることが示された。 コードはhttps://github.com/wenquanlu/HandRefinerで入手できる。

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