論文の概要: Detecting and Restoring Non-Standard Hands in Stable Diffusion Generated Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04236v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 11:41:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 15:05:33.902323
• Title: Detecting and Restoring Non-Standard Hands in Stable Diffusion Generated Images
• Title（参考訳）: 安定拡散画像における非定常手の検出と復元
• Authors: Yiqun Zhang, Zhenyue Qin, Yang Liu, Dylan Campbell
• Abstract要約: 安定拡散画像における解剖学的不正確性に対処するパイプラインを提案する。 微調整検出モデルは、異常を正確に識別するために重要であり、ターゲットの修正を保証する。 身体のポーズ推定は、正確な異常修正に不可欠な手振りと位置の理解を助ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.741144753593463
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a pipeline to address anatomical inaccuracies in Stable Diffusion generated hand images. The initial step involves constructing a specialized dataset, focusing on hand anomalies, to train our models effectively. A finetuned detection model is pivotal for precise identification of these anomalies, ensuring targeted correction. Body pose estimation aids in understanding hand orientation and positioning, crucial for accurate anomaly correction. The integration of ControlNet and InstructPix2Pix facilitates sophisticated inpainting and pixel-level transformation, respectively. This dual approach allows for high-fidelity image adjustments. This comprehensive approach ensures the generation of images with anatomically accurate hands, closely resembling real-world appearances. Our experimental results demonstrate the pipeline's efficacy in enhancing hand image realism in Stable Diffusion outputs. We provide an online demo at https://fixhand.yiqun.io
• Abstract（参考訳）: 安定拡散画像における解剖学的不正確性に対処するパイプラインを提案する。 最初のステップは、モデルを効果的にトレーニングするために、手動異常に焦点を当てた特別なデータセットを構築することです。 微調整検出モデルは、これらの異常を正確に識別するために重要であり、ターゲットの修正を保証する。 身体ポーズ推定は、正確な異常修正に不可欠な手振りと位置の理解を助ける。 ControlNetとInstructPix2Pixの統合は、それぞれ高度なインペイントとピクセルレベルの変換を容易にする。 この2重アプローチは高精細な画像調整を可能にする。 この包括的なアプローチにより、解剖学的に正確な手による画像の生成が保証される。 実験の結果,安定拡散出力のハンドイメージリアリズム向上におけるパイプラインの有効性が実証された。 私たちはhttps://fixhand.yiqun.ioでオンラインデモを行っています。

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