論文の概要: Q-Refine: A Perceptual Quality Refiner for AI-Generated Image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01117v1
- Date: Tue, 2 Jan 2024 09:11:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 14:24:40.655195
- Title: Q-Refine: A Perceptual Quality Refiner for AI-Generated Image
- Title（参考訳）: Q-Refine:AI生成画像の知覚品質リファイナ
- Authors: Chunyi Li, Haoning Wu, Zicheng Zhang, Hongkun Hao, Kaiwei Zhang, Lei
Bai, Xiaohong Liu, Xiongkuo Min, Weisi Lin, Guangtao Zhai
- Abstract要約: Q-Refineという品質改善手法を提案する。
画像品質評価(IQA)メトリクスを使用して、初めて精錬プロセスをガイドする。
忠実度と美的品質の両方からAIGIを最適化するための一般的な精錬機となる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.89840673640028
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: With the rapid evolution of the Text-to-Image (T2I) model in recent years,
their unsatisfactory generation result has become a challenge. However,
uniformly refining AI-Generated Images (AIGIs) of different qualities not only
limited optimization capabilities for low-quality AIGIs but also brought
negative optimization to high-quality AIGIs. To address this issue, a
quality-award refiner named Q-Refine is proposed. Based on the preference of
the Human Visual System (HVS), Q-Refine uses the Image Quality Assessment (IQA)
metric to guide the refining process for the first time, and modify images of
different qualities through three adaptive pipelines. Experimental shows that
for mainstream T2I models, Q-Refine can perform effective optimization to AIGIs
of different qualities. It can be a general refiner to optimize AIGIs from both
fidelity and aesthetic quality levels, thus expanding the application of the
T2I generation models.
- Abstract（参考訳）: 近年,テキスト・ツー・イメージ(t2i)モデルの急速な進化に伴い,その不満足な生成結果が課題となっている。
しかし、低品質のAIGIに対する限られた最適化能力だけでなく、高品質のAIGIにも負の最適化をもたらした。
この問題に対処するためにQ-Refineという品質改善手法を提案する。
人間の視覚システム(hvs)の好みに基づいて、q-refineは画像品質評価(iqa)メトリクスを使用して、初めて精錬プロセスをガイドし、3つの適応パイプラインを通じて異なる品質の画像を修正する。
実験によると、主流のT2Iモデルでは、Q-Refineは異なる品質のAIGIに対して効果的な最適化を行うことができる。
忠実度と美的品質の両方からAIGIを最適化し、T2I生成モデルの応用を拡大する一般的な精錬機となる。
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