論文の概要: Style Aligned Image Generation via Shared Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02133v2
• Date: Thu, 11 Jan 2024 13:51:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-13 03:09:37.354461
• Title: Style Aligned Image Generation via Shared Attention
• Title（参考訳）: 共有注意によるスタイルアライメント画像生成
• Authors: Amir Hertz, Andrey Voynov, Shlomi Fruchter, Daniel Cohen-Or
• Abstract要約: 本稿では,一連の生成画像間のスタイルアライメントを確立する技術であるStyleAlignedを紹介する。 拡散過程において、最小限の注意共有を生かして、T2Iモデル内の画像間のスタイル整合性を維持する。 本手法は,多種多様なスタイルやテキストのプロンプトにまたがって評価を行い,高品質で忠実であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.121465570763085
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale Text-to-Image (T2I) models have rapidly gained prominence across creative fields, generating visually compelling outputs from textual prompts. However, controlling these models to ensure consistent style remains challenging, with existing methods necessitating fine-tuning and manual intervention to disentangle content and style. In this paper, we introduce StyleAligned, a novel technique designed to establish style alignment among a series of generated images. By employing minimal `attention sharing' during the diffusion process, our method maintains style consistency across images within T2I models. This approach allows for the creation of style-consistent images using a reference style through a straightforward inversion operation. Our method's evaluation across diverse styles and text prompts demonstrates high-quality synthesis and fidelity, underscoring its efficacy in achieving consistent style across various inputs.
• Abstract（参考訳）: 大規模テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルは、創造的分野全体で急速に普及し、テキスト・プロンプトから視覚的に魅力的な出力を生成する。 しかし、一貫性のあるスタイルを保証するためにこれらのモデルを制御することは依然として難しい。 本稿では,一連の生成画像間のスタイルアライメントを確立するための新しい手法であるスタイルアライメントを提案する。 拡散過程において最小限の「注意共有」を用いることで、T2Iモデル内の画像間のスタイル整合性を維持する。 このアプローチにより、簡単な反転操作を通じて、参照スタイルを使用してスタイル一貫性のある画像を作成することができる。 提案手法は,多種多様なスタイルとテキストのプロンプトにまたがって,高品質な合成と忠実さを示す。

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