論文の概要: Diff-Oracle: Diffusion Model for Oracle Character Generation with Controllable Styles and Contents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13631v1
• Date: Thu, 21 Dec 2023 07:48:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 15:39:59.690784
• Title: Diff-Oracle: Diffusion Model for Oracle Character Generation with Controllable Styles and Contents
• Title（参考訳）: Diff-Oracle: 制御可能なスタイルとコンテンツを備えたOracle文字生成のための拡散モデル
• Authors: Jing Li, Qiu-Feng Wang, Kaizhu Huang, Rui Zhang, Siyuan Wang
• Abstract要約: 骨文書の解読は中国考古学や文献学において重要な役割を担っている。 拡散モデル(DM)に基づくDiff-Oracleを提案する。 テキストプロンプトに依存するほとんどのDMとは対照的に、生成プロセス中にスタイル情報を制御するためのスタイルエンコーダが組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.00645638829282
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deciphering the oracle bone script plays a significant role in Chinese archaeology and philology. However, it is significantly challenging due to the scarcity of oracle character images. To overcome this issue, we propose Diff-Oracle, based on diffusion models (DMs), to generate sufficient controllable oracle characters. In contrast to most DMs that rely on text prompts, we incorporate a style encoder to control style information during the generation process. This encoder extracts style prompts from existing oracle character images, where style details are converted from a CLIP model into a text embedding format. Inspired by ControlNet, we introduce a content encoder to capture desired content information from content images, ensuring the fidelity of character glyphs. To train Diff-Oracle effectively, we propose to obtain pixel-level paired oracle character images (i.e., style and content images) by a pre-trained image-to-image translation model. Extensive qualitative and quantitative experiments conducted on two benchmark datasets, Oracle-241 and OBC306, demonstrate that our Diff-Oracle outperforms existing generative methods in terms of image generation, further enhancing recognition accuracy. Source codes will be available.
• Abstract（参考訳）: 骨文書の解読は中国考古学や文献学において重要な役割を担っている。 しかし, オラクル文字画像が不足しているため, 極めて困難である。 この問題を解決するために,拡散モデル(DM)に基づくDiff-Oracleを提案し,十分な制御可能なオラクル文字を生成する。 テキストプロンプトに依存するほとんどのDMとは対照的に、生成プロセス中にスタイル情報を制御するためにスタイルエンコーダを組み込む。 このエンコーダは、既存のオラクル文字画像からスタイルプロンプトを抽出し、スタイルの詳細をCLIPモデルからテキスト埋め込みフォーマットに変換する。 ControlNetにインスパイアされたコンテンツエンコーダは、コンテンツ画像から所望のコンテンツ情報をキャプチャし、文字グリフの忠実さを保証する。 diff-oracleを効果的に訓練するために,事前学習した画像から画像への翻訳モデルを用いて,ピクセルレベル対oracle文字画像(すなわちスタイルとコンテンツ画像)を得ることを提案する。 2つのベンチマークデータセットである Oracle-241 と OBC306 で実施された大規模な定性的および定量的実験は、Diff-Oracle が画像生成において既存の生成方法より優れており、認識精度がさらに向上していることを示している。 ソースコードは利用可能だ。

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