論文の概要: AdapEdit: Spatio-Temporal Guided Adaptive Editing Algorithm for Text-Based Continuity-Sensitive Image Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08019v2
• Date: Sun, 24 Dec 2023 05:55:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 20:56:07.181549
• Title: AdapEdit: Spatio-Temporal Guided Adaptive Editing Algorithm for Text-Based Continuity-Sensitive Image Editing
• Title（参考訳）: AdapEdit: テキストベース連続感性画像編集のための時空間適応編集アルゴリズム
• Authors: Zhiyuan Ma, Guoli Jia, Bowen Zhou
• Abstract要約: 本稿では,適応的な画像編集を実現するための時間的ガイド付き適応編集アルゴリズムAdapEditを提案する。 我々のアプローチは、モデルの事前保存において大きな利点があり、モデルトレーニング、微調整された追加データ、最適化を必要としない。 提案手法は,様々な原画像や編集命令を対象とし,競争性能を実証し,従来の手法よりも優れていたことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.9487669818162
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the great success of text-conditioned diffusion models in creative text-to-image generation, various text-driven image editing approaches have attracted the attentions of many researchers. However, previous works mainly focus on discreteness-sensitive instructions such as adding, removing or replacing specific objects, background elements or global styles (i.e., hard editing), while generally ignoring subject-binding but semantically fine-changing continuity-sensitive instructions such as actions, poses or adjectives, and so on (i.e., soft editing), which hampers generative AI from generating user-customized visual contents. To mitigate this predicament, we propose a spatio-temporal guided adaptive editing algorithm AdapEdit, which realizes adaptive image editing by introducing a soft-attention strategy to dynamically vary the guiding degree from the editing conditions to visual pixels from both temporal and spatial perspectives. Note our approach has a significant advantage in preserving model priors and does not require model training, fine-tuning, extra data, or optimization. We present our results over a wide variety of raw images and editing instructions, demonstrating competitive performance and showing it significantly outperforms the previous approaches.
• Abstract（参考訳）: クリエイティブテキスト・ツー・イメージ生成におけるテキスト条件拡散モデルの成功により、テキスト駆動画像編集アプローチは多くの研究者の注目を集めている。 しかし、従来の研究は、特定のオブジェクト、背景要素、グローバルスタイル(ハード編集)の追加、削除、置換といった離散性に敏感な指示に重点を置いていたが、一般的には、アクション、ポーズ、形容詞などの意味的に微妙な連続性に敏感な指示を無視している(ソフト編集)。 そこで本研究では,時間的・空間的両面から視覚的画素への誘導度を動的に変化させるソフトアテンション戦略を導入し,適応的な画像編集を実現するための時空間適応編集アルゴリズムAdapEditを提案する。 私たちのアプローチは、モデルの事前保存に大きな利点があり、モデルトレーニング、微調整、追加データ、最適化を必要としないことに注意してください。 我々は,様々な生画像と編集手順で結果を示し,競合性能を示し,従来の手法を大きく上回る結果を示した。

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