論文の概要: PhotoMaker: Customizing Realistic Human Photos via Stacked ID Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04461v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 17:32:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 13:57:28.351841
• Title: PhotoMaker: Customizing Realistic Human Photos via Stacked ID Embedding
• Title（参考訳）: photomaker: リアルな人間の写真をスタックid埋め込みでカスタマイズする
• Authors: Zhen Li, Mingdeng Cao, Xintao Wang, Zhongang Qi, Ming-Ming Cheng, Ying Shan
• Abstract要約: PhotoMakerは、効率的なパーソナライズされたテキスト・ツー・イメージ生成方法である。 任意の数の入力ID画像をスタックID埋め込みに符号化し、ID情報を保存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.07914175196817
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in text-to-image generation have made remarkable progress in synthesizing realistic human photos conditioned on given text prompts. However, existing personalized generation methods cannot simultaneously satisfy the requirements of high efficiency, promising identity (ID) fidelity, and flexible text controllability. In this work, we introduce PhotoMaker, an efficient personalized text-to-image generation method, which mainly encodes an arbitrary number of input ID images into a stack ID embedding for preserving ID information. Such an embedding, serving as a unified ID representation, can not only encapsulate the characteristics of the same input ID comprehensively, but also accommodate the characteristics of different IDs for subsequent integration. This paves the way for more intriguing and practically valuable applications. Besides, to drive the training of our PhotoMaker, we propose an ID-oriented data construction pipeline to assemble the training data. Under the nourishment of the dataset constructed through the proposed pipeline, our PhotoMaker demonstrates better ID preservation ability than test-time fine-tuning based methods, yet provides significant speed improvements, high-quality generation results, strong generalization capabilities, and a wide range of applications. Our project page is available at https://photo-maker.github.io/
• Abstract（参考訳）: テキスト対画像生成の最近の進歩は、与えられたテキストプロンプトで条件付けられたリアルな人間の写真を合成する上で、顕著な進歩を遂げている。 しかし、既存のパーソナライズされた生成方法は、高い効率、有望なアイデンティティ(ID)忠実さ、柔軟なテキスト制御性の要件を同時に満たすことはできない。 本研究では,任意の数の入力id画像をスタックidにエンコードし,id情報を保存するための効率的なテキスト対画像生成手法であるphotomakerを提案する。 このような埋め込みは、統一ID表現として機能し、同一の入力IDの特徴を包括的にカプセル化するだけでなく、その後の統合のために異なるIDの特徴を収容することができる。 これにより、より興味深く実用的なアプリケーションへの道が開ける。 さらに,PhotoMakerのトレーニングを実行するために,トレーニングデータを組み立てるためのID指向のデータ構築パイプラインを提案する。 提案するパイプラインで構築したデータセットでは,テスト時の微調整に基づく方法よりも優れたid保存能力を示すとともに,大幅な高速化,高品質な生成結果,強力な一般化機能,幅広いアプリケーションを提供する。 プロジェクトページはhttps://photo-maker.github.io/で閲覧できます。

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