論文の概要: FaceStudio: Put Your Face Everywhere in Seconds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02663v2
• Date: Wed, 6 Dec 2023 12:23:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 11:51:43.924361
• Title: FaceStudio: Put Your Face Everywhere in Seconds
• Title（参考訳）: FaceStudio:どんな顔でも秒速で撮れる
• Authors: Yuxuan Yan, Chi Zhang, Rui Wang, Yichao Zhou, Gege Zhang, Pei Cheng, Gang Yu, Bin Fu
• Abstract要約: アイデンティティを保存する画像合成は、パーソナライズされたスタイリスティックなタッチを加えながら、被験者のアイデンティティを維持することを目指している。 Textual InversionやDreamBoothといった従来の手法は、カスタムイメージ作成に力を入れている。 本研究は,人間の画像に焦点をあてたアイデンティティ保存合成への新たなアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.381791316305332
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This study investigates identity-preserving image synthesis, an intriguing task in image generation that seeks to maintain a subject's identity while adding a personalized, stylistic touch. Traditional methods, such as Textual Inversion and DreamBooth, have made strides in custom image creation, but they come with significant drawbacks. These include the need for extensive resources and time for fine-tuning, as well as the requirement for multiple reference images. To overcome these challenges, our research introduces a novel approach to identity-preserving synthesis, with a particular focus on human images. Our model leverages a direct feed-forward mechanism, circumventing the need for intensive fine-tuning, thereby facilitating quick and efficient image generation. Central to our innovation is a hybrid guidance framework, which combines stylized images, facial images, and textual prompts to guide the image generation process. This unique combination enables our model to produce a variety of applications, such as artistic portraits and identity-blended images. Our experimental results, including both qualitative and quantitative evaluations, demonstrate the superiority of our method over existing baseline models and previous works, particularly in its remarkable efficiency and ability to preserve the subject's identity with high fidelity.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,人物のアイデンティティを維持しつつ,パーソナライズされたスタイリスティックなタッチを付加した画像生成における興味深い課題であるアイデンティティ保存画像合成について検討する。 Textual InversionやDreamBoothといった従来の手法は、カスタムイメージ作成に力を入れているが、大きな欠点がある。 これには、詳細なリソースと微調整の時間の必要性、複数の参照画像の要件が含まれる。 これらの課題を克服するため,本研究では,人間の画像に焦点をあてたアイデンティティ保存合成への新しいアプローチを提案する。 本モデルでは,直接フィードフォワード機構を活用し,集中的な微調整の必要性を回避し,迅速かつ効率的な画像生成を実現する。 私たちのイノベーションの中心は、スタイリッシュな画像、顔画像、テキストによるプロンプトを組み合わせて、画像生成プロセスを導く、ハイブリッドなガイダンスフレームワークです。 このユニークな組み合わせにより、われわれのモデルは、芸術的肖像画やアイデンティティブロード画像など、様々な応用を実現できる。 定性評価と定量的評価の両方を含む実験結果は,既存のベースラインモデルと過去の研究,特に高い忠実度で被験者のアイデンティティを維持できる顕著な効率と能力において,本手法の優位性を示すものである。

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