論文の概要: Semantic Guidance Tuning for Text-To-Image Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15964v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 09:02:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 15:33:25.449429
• Title: Semantic Guidance Tuning for Text-To-Image Diffusion Models
• Title（参考訳）: テキスト・画像拡散モデルのセマンティックガイダンスチューニング
• Authors: Hyun Kang, Dohae Lee, Myungjin Shin, In-Kwon Lee
• Abstract要約: 本研究では,推論中の拡散モデルの誘導方向を変調する学習自由アプローチを提案する。 まず,素早い意味論を概念の集合に分解し,各概念に関するガイダンスの軌跡をモニタリングする。 そこで本研究では,モデルが発散する概念に対して,誘導方向を制御するための手法を考案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3881449308956726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in Text-to-Image (T2I) diffusion models have demonstrated impressive success in generating high-quality images with zero-shot generalization capabilities. Yet, current models struggle to closely adhere to prompt semantics, often misrepresenting or overlooking specific attributes. To address this, we propose a simple, training-free approach that modulates the guidance direction of diffusion models during inference. We first decompose the prompt semantics into a set of concepts, and monitor the guidance trajectory in relation to each concept. Our key observation is that deviations in model's adherence to prompt semantics are highly correlated with divergence of the guidance from one or more of these concepts. Based on this observation, we devise a technique to steer the guidance direction towards any concept from which the model diverges. Extensive experimentation validates that our method improves the semantic alignment of images generated by diffusion models in response to prompts. Project page is available at: https://korguy.github.io/
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ(t2i)拡散モデルの最近の進歩は、ゼロショット一般化機能を備えた高品質画像の生成において素晴らしい成功を収めている。 しかし、現在のモデルはプロンプトセマンティクスに密着するのに苦労しており、しばしば特定の属性を誤って表現したり、見落としたりしている。 そこで本研究では,推論中の拡散モデルの誘導方向を変調する簡易な学習自由アプローチを提案する。 まず,素早い意味論を概念の集合に分解し,各概念に関するガイダンスの軌跡をモニタリングする。 私たちの重要な観察は、モデルがプロンプトセマンティクスに固執することの偏差は、これらの概念の1つまたは複数のガイダンスの相違と高い相関関係にあるということです。 この観察に基づいて,モデルが発散する任意の概念に対して,誘導方向を制御する手法を考案する。 広汎な実験により,拡散モデルにより生成された画像のセマンティックアライメントがプロンプトに応答して向上することが確認された。 プロジェクトページはhttps://korguy.github.io/。

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