論文の概要: Prompt Expansion for Adaptive Text-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16720v1
• Date: Wed, 27 Dec 2023 21:12:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 18:16:05.835385
• Title: Prompt Expansion for Adaptive Text-to-Image Generation
• Title（参考訳）: 適応型テキスト・画像生成のためのプロンプト展開
• Authors: Siddhartha Datta, Alexander Ku, Deepak Ramachandran, Peter Anderson
• Abstract要約: 本稿では,より少ない労力で高品質で多様な画像を生成するためのPrompt Expansionフレームワークを提案する。 Prompt Expansionモデルはテキストクエリを入力として取り、拡張されたテキストプロンプトのセットを出力する。 本研究では,Prompt Expansionにより生成された画像が,ベースライン法により生成された画像よりも美的かつ多様であることを示す人体評価研究を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.67811570987088
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Text-to-image generation models are powerful but difficult to use. Users craft specific prompts to get better images, though the images can be repetitive. This paper proposes a Prompt Expansion framework that helps users generate high-quality, diverse images with less effort. The Prompt Expansion model takes a text query as input and outputs a set of expanded text prompts that are optimized such that when passed to a text-to-image model, generates a wider variety of appealing images. We conduct a human evaluation study that shows that images generated through Prompt Expansion are more aesthetically pleasing and diverse than those generated by baseline methods. Overall, this paper presents a novel and effective approach to improving the text-to-image generation experience.
• Abstract（参考訳）: テキストから画像への生成モデルは強力だが使いにくい。 ユーザーは、より優れた画像を得るための特定のプロンプトを作る。 本稿では,より少ない労力で高品質で多様な画像を生成するためのPrompt Expansionフレームワークを提案する。 プロンプト拡張モデルは、テキストクエリを入力として、テキストから画像へのモデルに渡されると、より多様な魅力的な画像を生成するように最適化された拡張テキストプロンプトのセットを出力する。 本研究では,Prompt Expansionにより生成された画像が,ベースライン法により生成された画像よりも美的かつ多様であることを示す人体評価研究を行う。 全体として,テキスト対画像生成エクスペリエンスを改善するための新しい効果的なアプローチを提案する。

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