論文の概要: Towards Stable and Faithful Inpainting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04831v1
• Date: Fri, 8 Dec 2023 05:08:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 16:09:37.180664
• Title: Towards Stable and Faithful Inpainting
• Title（参考訳）: 安定かつ忠実な塗装に向けて
• Authors: Yikai Wang and Chenjie Cao and Yanwei Fu
• Abstract要約: 未知領域(ASUKA)を先行したアライメント安定塗布 安定拡散塗装モデル (SD) により, ASUKA は塗装安定性を著しく向上させる。 ASUKAはさらに、塗装された特定のデコーダを通じてマスクされた領域と未加工の領域を調整し、より忠実な塗布を確実にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.86827123595943
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent progress in inpainting increasingly relies on generative models, leveraging their strong generation capabilities for addressing ill-conditioned problems. However, this enhanced generation often introduces instability, leading to arbitrary object generation within masked regions. This paper proposes a balanced solution, emphasizing the importance of unmasked regions in guiding inpainting while preserving generative capacity. Our approach, Aligned Stable Inpainting with UnKnown Areas Prior (ASUKA), employs a reconstruction-based masked auto-encoder (MAE) as a stable prior. Aligned with the robust Stable Diffusion inpainting model (SD), ASUKA significantly improves inpainting stability. ASUKA further aligns masked and unmasked regions through an inpainting-specialized decoder, ensuring more faithful inpainting. To validate effectiveness across domains and masking scenarios, we evaluate on MISATO, a collection of several existing dataset. Results confirm ASUKA's efficacy in both stability and fidelity compared to SD and other inpainting algorithms.
• Abstract（参考訳）: 塗装の最近の進歩は生成モデルにますます依存し、不条件問題に対処する強力な生成能力を活用している。 しかし、この拡張された生成はしばしば不安定をもたらし、マスクされた領域内で任意のオブジェクト生成をもたらす。 本稿では,生成能力を維持しつつ塗り込みを指導する上で,未マスク領域の重要性を強調するバランスのとれた解を提案する。 ASUKA(Aigned Staable Inpainting with UnKnown Areas Prior)は,再建型マスク付きオートエンコーダ(MAE)を従来型として採用している。 安定拡散塗装モデル (SD) により, ASUKA は塗装安定性を著しく向上させる。 ASUKAはさらに、塗装された特定のデコーダを通じてマスクされた領域と未加工領域を調整し、より忠実な塗布を確実にする。 ドメインとマスキングシナリオ間の有効性を検証するため,既存のデータセットの集合であるMISATOを評価した。 その結果,ASUKAの安定性と忠実度はSDおよび他の塗布アルゴリズムと比較した。

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