論文の概要: Generate E-commerce Product Background by Integrating Category Commonality and Personalized Style

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13309v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 04:35:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-12-22 17:13:38.015090
• Title: Generate E-commerce Product Background by Integrating Category Commonality and Personalized Style
• Title（参考訳）: カテゴリー共通性とパーソナライズスタイルの統合によるeコマース製品背景の生成
• Authors: Haohan Wang, Wei Feng, Yang Lu, Yaoyu Li, Zheng Zhang, Jingjing Lv, Xin Zhu, Junjie Shen, Zhangang Lin, Lixing Bo, Jingping Shao
• Abstract要約: カテゴリワイズジェネレータは、初めて大規模なバックグラウンド生成を可能にする。 パーソナリティ・ワイズ・ジェネレータは、参照画像から直接このようなパーソナライズされたスタイルを学習するように設計されている。 第1の大規模eコマース製品背景生成データセットBG60kが構築される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.266856284339415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The state-of-the-art methods for e-commerce product background generation suffer from the inefficiency of designing product-wise prompts when scaling up the production, as well as the ineffectiveness of describing fine-grained styles when customizing personalized backgrounds for some specific brands. To address these obstacles, we integrate the category commonality and personalized style into diffusion models. Concretely, we propose a Category-Wise Generator to enable large-scale background generation for the first time. A unique identifier in the prompt is assigned to each category, whose attention is located on the background by a mask-guided cross attention layer to learn the category-wise style. Furthermore, for products with specific and fine-grained requirements in layout, elements, etc, a Personality-Wise Generator is devised to learn such personalized style directly from a reference image to resolve textual ambiguities, and is trained in a self-supervised manner for more efficient training data usage. To advance research in this field, the first large-scale e-commerce product background generation dataset BG60k is constructed, which covers more than 60k product images from over 2k categories. Experiments demonstrate that our method could generate high-quality backgrounds for different categories, and maintain the personalized background style of reference images. The link to BG60k and codes will be available soon.
• Abstract（参考訳）: eコマース製品バックグラウンド生成の最先端の手法は、生産拡大時に製品設計の非効率と、特定のブランドのパーソナライズされた背景をカスタマイズする際の粒度の細かいスタイルの記述の非効率に苦しむ。 これらの障害に対処するため、カテゴリ共通性とパーソナライズされたスタイルを拡散モデルに統合します。 具体的には,大規模なバックグラウンド生成を初めて実現するカテゴリワイズ生成器を提案する。 プロンプト内の一意な識別子は、各カテゴリに割り当てられ、そのカテゴリのスタイルを学ぶために、マスク誘導クロスアテンション層によって背景に注意が向けられる。 さらに、レイアウトや要素等の具体的かつきめ細かい要件を持つ製品に対しては、参照画像から直接パーソナライズされたスタイルを学習してテキストのあいまいさを解消し、より効率的なトレーニングデータ使用のために自己指導的な方法で訓練する。 この分野での研究を進めるために、最初の大規模eコマース製品背景生成データセットであるBG60kを構築し、2k以上のカテゴリから60k以上の製品画像をカバーする。 実験により,異なるカテゴリに対して高品質な背景を生成でき,参照画像のパーソナライズされた背景スタイルを維持できることを示した。 BG60kとコードへのリンクは近く提供される。

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