論文の概要: HD-Painter: High-Resolution and Prompt-Faithful Text-Guided Image Inpainting with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14091v2
• Date: Mon, 25 Dec 2023 20:04:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 20:38:10.918575
• Title: HD-Painter: High-Resolution and Prompt-Faithful Text-Guided Image Inpainting with Diffusion Models
• Title（参考訳）: HD-Painter:拡散モデルによる高分解能・高速テキストガイド画像
• Authors: Hayk Manukyan, Andranik Sargsyan, Barsegh Atanyan, Zhangyang Wang, Shant Navasardyan, Humphrey Shi
• Abstract要約: HD-Painterはトレーニング不要のアプローチで、プロンプトとコヒーレントなスケールで高解像度画像のインペイントを行う。 本稿では,Prompt-Aware Introverted Attention (PAIntA) レイヤについて紹介する。 また,ポストホックサンプリング戦略をDDIMの一般的な形式にシームレスに統合するRASG(Reweighting Attention Score Guidance)機構を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.53428849502191
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent progress in text-guided image inpainting, based on the unprecedented success of text-to-image diffusion models, has led to exceptionally realistic and visually plausible results. However, there is still significant potential for improvement in current text-to-image inpainting models, particularly in better aligning the inpainted area with user prompts and performing high-resolution inpainting. Therefore, in this paper we introduce HD-Painter, a completely training-free approach that accurately follows to prompts and coherently scales to high-resolution image inpainting. To this end, we design the Prompt-Aware Introverted Attention (PAIntA) layer enhancing self-attention scores by prompt information and resulting in better text alignment generations. To further improve the prompt coherence we introduce the Reweighting Attention Score Guidance (RASG) mechanism seamlessly integrating a post-hoc sampling strategy into general form of DDIM to prevent out-of-distribution latent shifts. Moreover, HD-Painter allows extension to larger scales by introducing a specialized super-resolution technique customized for inpainting, enabling the completion of missing regions in images of up to 2K resolution. Our experiments demonstrate that HD-Painter surpasses existing state-of-the-art approaches qualitatively and quantitatively, achieving an impressive generation accuracy improvement of 61.4% vs 51.9%. We will make the codes publicly available at: https://github.com/Picsart-AI-Research/HD-Painter
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージの拡散モデルが前例のない成功を収めたことから, テキスト誘導画像のインペイント化の進展は, 極めて現実的で視覚的にも妥当な結果をもたらしている。 しかし、現在のテキストから画像へのインペインティングモデルでは、特に、インペイント領域とユーザのプロンプトの整合性が向上し、高解像度インペインティングの実行が改善される可能性がある。 そこで本稿では,hd-painterについて紹介する。hd-painterは,高分解能画像インパインティングに対して,プロンプトとコヒーレントなスケールで正確に追従する,完全にトレーニング不要なアプローチである。 この目的のために,情報提供により自己注意スコアを向上し,テキストアライメントを向上するPrompt-Aware Introverted Attention (PAIntA) 層を設計する。 さらに迅速なコヒーレンスを改善するために,ポストホックサンプリング戦略をDDIMの汎用形式にシームレスに統合し,分散遅延シフトを防止するためのRASG(Reweighting Attention Score Guidance)機構を導入する。 さらに、HD-Painterは、インペイント用にカスタマイズされた特殊な超解像技術を導入し、最大2K解像度の画像の欠落した領域の完成を可能にする。 実験の結果,HD-Painterは既存の最先端アプローチを質的かつ定量的に上回り,61.4%と51.9%の精度向上を実現していることがわかった。 コードについては、https://github.com/Picsart-AI-Research/HD-Painterで公開します。

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