論文の概要: Diffusing Colors: Image Colorization with Text Guided Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04145v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 08:59:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 15:27:14.481044
• Title: Diffusing Colors: Image Colorization with Text Guided Diffusion
• Title（参考訳）: 拡散色:テキスト誘導拡散による画像カラー化
• Authors: Nir Zabari, Aharon Azulay, Alexey Gorkor, Tavi Halperin, Ohad Fried
• Abstract要約: 粒状テキストプロンプトを用いた画像拡散技術を利用した新しい画像カラー化フレームワークを提案する。 本手法は,視覚的品質とセマンティック・コヒーレンスの観点から,既存の技術よりも優れた自動化と制御のバランスを与える。 我々のアプローチは、特に色強調と歴史的イメージのカラー化の可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.727899027933466
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The colorization of grayscale images is a complex and subjective task with significant challenges. Despite recent progress in employing large-scale datasets with deep neural networks, difficulties with controllability and visual quality persist. To tackle these issues, we present a novel image colorization framework that utilizes image diffusion techniques with granular text prompts. This integration not only produces colorization outputs that are semantically appropriate but also greatly improves the level of control users have over the colorization process. Our method provides a balance between automation and control, outperforming existing techniques in terms of visual quality and semantic coherence. We leverage a pretrained generative Diffusion Model, and show that we can finetune it for the colorization task without losing its generative power or attention to text prompts. Moreover, we present a novel CLIP-based ranking model that evaluates color vividness, enabling automatic selection of the most suitable level of vividness based on the specific scene semantics. Our approach holds potential particularly for color enhancement and historical image colorization.
• Abstract（参考訳）: グレースケール画像のカラー化は複雑で主観的な課題であり、大きな課題がある。 ディープニューラルネットワークを用いた大規模データセット採用の最近の進展にもかかわらず、制御可能性や視覚品質の難しさは続いている。 そこで本稿では,画像拡散技術とテキストプロンプトを利用した新しいカラー化フレームワークを提案する。 この統合は、意味的に適切な色付け出力を生成するだけでなく、ユーザが色付けプロセスに対して持つコントロールレベルを大幅に改善する。 本手法は,視覚品質とセマンティックコヒーレンスにおいて既存の手法を上回って,自動化と制御のバランスを提供する。 我々は,事前学習した生成拡散モデルを用いて,生成能力やテキストプロンプトへの注意を失わずに色付けタスクに微調整できることを示す。 さらに、色鮮度を評価するCLIPベースの新しいランキングモデルを提案し、特定のシーンセマンティクスに基づいて最適な色鮮度を自動選択する。 我々のアプローチは、特に色強調と歴史的イメージのカラー化の可能性を秘めている。

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