Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mastering Text-to-Image Diffusion: Recaptioning, Planning, and Generating with Multimodal LLMs

論文の概要: Mastering Text-to-Image Diffusion: Recaptioning, Planning, and Generating with Multimodal LLMs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11708v3
Date: Sun, 5 May 2024 04:50:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-07 23:55:35.875615
Title: Mastering Text-to-Image Diffusion: Recaptioning, Planning, and Generating with Multimodal LLMs
Title（参考訳）: テキストと画像の拡散をマスターする:マルチモーダルLLMによる再カプセル化, 計画, 生成
Authors: Ling Yang, Zhaochen Yu, Chenlin Meng, Minkai Xu, Stefano Ermon, Bin Cui,
Abstract要約: トレーニング不要なテキスト・画像生成/編集フレームワークであるRecaption, Plan and Generate(RPG)を提案する。 RPGは、マルチモーダルLLMの強力な連鎖推論能力を活用し、テキストから画像への拡散モデルの合成性を高める。本フレームワークはMLLMアーキテクチャとの広範な互換性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 77.86214400258473
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Diffusion models have exhibit exceptional performance in text-to-image generation and editing. However, existing methods often face challenges when handling complex text prompts that involve multiple objects with multiple attributes and relationships. In this paper, we propose a brand new training-free text-to-image generation/editing framework, namely Recaption, Plan and Generate (RPG), harnessing the powerful chain-of-thought reasoning ability of multimodal LLMs to enhance the compositionality of text-to-image diffusion models. Our approach employs the MLLM as a global planner to decompose the process of generating complex images into multiple simpler generation tasks within subregions. We propose complementary regional diffusion to enable region-wise compositional generation. Furthermore, we integrate text-guided image generation and editing within the proposed RPG in a closed-loop fashion, thereby enhancing generalization ability. Extensive experiments demonstrate our RPG outperforms state-of-the-art text-to-image diffusion models, including DALL-E 3 and SDXL, particularly in multi-category object composition and text-image semantic alignment. Notably, our RPG framework exhibits wide compatibility with various MLLM architectures (e.g., MiniGPT-4) and diffusion backbones (e.g., ControlNet). Our code is available at: https://github.com/YangLing0818/RPG-DiffusionMaster
Abstract（参考訳）: 拡散モデルはテキスト・画像の生成・編集において例外的な性能を示した。しかし、既存のメソッドは、複数の属性と関係を持つ複数のオブジェクトを含む複雑なテキストプロンプトを扱う場合、しばしば課題に直面します。本稿では,マルチモーダルLLMの強力なチェーン・オブ・シント推論能力を活用し,テキスト・ツー・イメージ拡散モデルの構成性を向上する,新たなトレーニングフリーなテキスト・ツー・イメージ生成/編集フレームワークを提案する。本手法では,MLLMをグローバルプランナとして使用し,複雑な画像をサブリージョン内の複数の単純な生成タスクに分解する。本稿では,地域的構成生成を可能にするために,補完的な地域拡散を提案する。さらに,提案したRPGのテキスト誘導画像生成と編集をクローズドループ方式で統合し,一般化能力を向上する。 DALL-E 3 や SDXL といった最先端のテキスト・画像拡散モデル、特に多カテゴリオブジェクト合成やテキスト・画像セマンティックアライメントにおいて、RPG はより優れています。特に,当社のRPGフレームワークは,MLLMアーキテクチャ(例: MiniGPT-4)や拡散バックボーン(例: ControlNet)との広範な互換性を示す。私たちのコードは、https://github.com/YangLing0818/RPG-DiffusionMasterで利用可能です。

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