論文の概要: InstructAny2Pix: Flexible Visual Editing via Multimodal Instruction Following

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06738v4
• Date: Thu, 17 Oct 2024 01:30:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:16:19.896384
• Title: InstructAny2Pix: Flexible Visual Editing via Multimodal Instruction Following
• Title（参考訳）: InstructAny2Pix: マルチモーダルインストラクションによるフレキシブルなビジュアル編集
• Authors: Shufan Li, Harkanwar Singh, Aditya Grover,
• Abstract要約: InstructAny2Pixは、ユーザが音声、画像、テキストを含む命令を使って入力画像を編集できるフレキシブルなマルチモーダル命令フォローシステムである。 本システムでは,命令誘導型編集タスクを複数実施できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.457571615782985
• License:
• Abstract: The ability to provide fine-grained control for generating and editing visual imagery has profound implications for computer vision and its applications. Previous works have explored extending controllability in two directions: instruction tuning with text-based prompts and multi-modal conditioning. However, these works make one or more unnatural assumptions on the number and/or type of modality inputs used to express controllability. We propose InstructAny2Pix, a flexible multi-modal instruction-following system that enables users to edit an input image using instructions involving audio, images, and text. InstructAny2Pix consists of three building blocks that facilitate this capability: a multi-modal encoder that encodes different modalities such as images and audio into a unified latent space, a diffusion model that learns to decode representations in this latent space into images, and a multi-modal LLM that can understand instructions involving multiple images and audio pieces and generate a conditional embedding of the desired output, which can be used by the diffusion decoder. Additionally, to facilitate training efficiency and improve generation quality, we include an additional refinement prior module that enhances the visual quality of LLM outputs. These designs are critical to the performance of our system. We demonstrate that our system can perform a series of novel instruction-guided editing tasks. The code is available at https://github.com/jacklishufan/InstructAny2Pix.git
• Abstract（参考訳）: 視覚画像の生成と編集のためのきめ細かい制御を提供する能力は、コンピュータビジョンとその応用に大きな影響を及ぼす。 従来の研究では、テキストベースのプロンプトによる命令チューニングとマルチモーダル条件付けという2つの方向の制御可能性の拡張について検討されてきた。 しかし、これらの研究は、可制御性を表現するために使われる数および/またはモダリティ入力のタイプについて1つ以上の不自然な仮定を下している。 InstructAny2Pixは、ユーザが音声、画像、テキストを含む命令を使って入力画像を編集できる、フレキシブルなマルチモーダル命令追従システムである。 InstructAny2Pixは、3つのビルディングブロックで構成されており、画像やオーディオなどの様々なモダリティを統一されたラテント空間にエンコードするマルチモーダルエンコーダ、このラテント空間の表現をイメージにデコードすることを学習する拡散モデル、複数の画像やオーディオ部品を含む命令を理解し、所望の出力の条件埋め込みを生成するマルチモーダルLCMである。 さらに,学習効率の向上と生成品質の向上を図るため,LCM出力の視覚的品質を高めるための事前モジュールを付加する。 これらの設計は、我々のシステムの性能に欠かせない。 本システムでは,命令誘導型編集タスクを複数実施できることを実証する。 コードはhttps://github.com/jacklishufan/InstructAny2Pix.gitで公開されている。

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