論文の概要: Seek for Incantations: Towards Accurate Text-to-Image Diffusion Synthesis through Prompt Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06345v1
• Date: Fri, 12 Jan 2024 03:46:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 20:32:43.962742
• Title: Seek for Incantations: Towards Accurate Text-to-Image Diffusion Synthesis through Prompt Engineering
• Title（参考訳）: インセンテーションを探る:プロンプト工学による正確なテキスト・画像拡散合成を目指して
• Authors: Chang Yu, Junran Peng, Xiangyu Zhu, Zhaoxiang Zhang, Qi Tian, Zhen Lei
• Abstract要約: 本稿では,拡散モデルの適切なテキスト記述を即時学習により学習するフレームワークを提案する。 提案手法は,入力されたテキストと生成された画像とのマッチングを改善するためのプロンプトを効果的に学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 118.53208190209517
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The text-to-image synthesis by diffusion models has recently shown remarkable performance in generating high-quality images. Although performs well for simple texts, the models may get confused when faced with complex texts that contain multiple objects or spatial relationships. To get the desired images, a feasible way is to manually adjust the textual descriptions, i.e., narrating the texts or adding some words, which is labor-consuming. In this paper, we propose a framework to learn the proper textual descriptions for diffusion models through prompt learning. By utilizing the quality guidance and the semantic guidance derived from the pre-trained diffusion model, our method can effectively learn the prompts to improve the matches between the input text and the generated images. Extensive experiments and analyses have validated the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルによるテキストから画像への合成は、最近、高品質な画像の生成において顕著な性能を示している。 単純なテキストに対してうまく機能するが、複数のオブジェクトや空間的関係を含む複雑なテキストに直面すると、モデルは混乱する。 望まれる画像を得るためには、手動でテキスト記述、すなわちテキストのナレーションやいくつかの単語の追加を調整し、作業に費やしている。 本稿では,素早い学習を通じて拡散モデルの適切なテキスト記述を学ぶための枠組みを提案する。 本手法は,事前学習した拡散モデルから得られた品質指導と意味指導を利用することで,入力テキストと生成画像とのマッチングを改善するプロンプトを効果的に学習することができる。 広範な実験と解析により,提案手法の有効性が検証された。

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