論文の概要: RefineNet: Enhancing Text-to-Image Conversion with High-Resolution and Detail Accuracy through Hierarchical Transformers and Progressive Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17274v1
• Date: Wed, 27 Dec 2023 07:02:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 12:37:56.230749
• Title: RefineNet: Enhancing Text-to-Image Conversion with High-Resolution and Detail Accuracy through Hierarchical Transformers and Progressive Refinement
• Title（参考訳）: RefineNet: 階層型変換器とプログレッシブ・リファインメントによる高分解能・詳細精度でテキスト・画像変換を実現する
• Authors: Fan Shi
• Abstract要約: RefineNetは、テキストから画像への変換システムにおける解像度制限に対処するために設計された新しいアーキテクチャである。 我々の研究は、画像からテキストへの変換の分野を前進させ、様々なアプリケーションで高忠実な画像生成のための新たな道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.96143640940117
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this research, we introduce RefineNet, a novel architecture designed to address resolution limitations in text-to-image conversion systems. We explore the challenges of generating high-resolution images from textual descriptions, focusing on the trade-offs between detail accuracy and computational efficiency. RefineNet leverages a hierarchical Transformer combined with progressive and conditional refinement techniques, outperforming existing models in producing detailed and high-quality images. Through extensive experiments on diverse datasets, we demonstrate RefineNet's superiority in clarity and resolution, particularly in complex image categories like animals, plants, and human faces. Our work not only advances the field of image-to-text conversion but also opens new avenues for high-fidelity image generation in various applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,テキスト・画像変換システムにおける解像度制限に対処する新しいアーキテクチャであるRefineNetを紹介する。 本研究では,テキスト記述から高解像度画像を生成する際の課題を,精度と計算効率のトレードオフに着目して検討する。 refinenetは階層的トランスフォーマーとプログレッシブ・コンディショナル・リファインメント技術を組み合わせて、既存のモデルを上回って、詳細な高品質な画像を生成する。 多様なデータセットに関する広範な実験を通じて、特に動物、植物、人間の顔のような複雑な画像カテゴリにおいて、RefineNetの明快さと解像度の優位性を実証した。 我々の研究は、画像からテキストへの変換の分野を前進させるだけでなく、様々なアプリケーションにおいて高忠実度画像生成のための新たな道を開く。

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