論文の概要: Repositioning the Subject within Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16861v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 10:04:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 15:29:57.793860
• Title: Repositioning the Subject within Image
• Title（参考訳）: 画像内の主題の再配置
• Authors: Yikai Wang, Chenjie Cao, Qiaole Dong, Yifan Li, Yanwei Fu
• Abstract要約: 本稿では,革新的動的操作タスク,主題再構成を導入する。 このタスクは、画像の忠実性を保ちながら、ユーザが指定した対象を所望の位置に移動させることである。 本研究は, 主観的再配置の基本的なサブタスクを, 統一的, 即効的な塗装作業として効果的に再構築できることを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.60660775884127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current image manipulation primarily centers on static manipulation, such as replacing specific regions within an image or altering its overall style. In this paper, we introduce an innovative dynamic manipulation task, subject repositioning. This task involves relocating a user-specified subject to a desired position while preserving the image's fidelity. Our research reveals that the fundamental sub-tasks of subject repositioning, which include filling the void left by the repositioned subject, reconstructing obscured portions of the subject and blending the subject to be consistent with surrounding areas, can be effectively reformulated as a unified, prompt-guided inpainting task. Consequently, we can employ a single diffusion generative model to address these sub-tasks using various task prompts learned through our proposed task inversion technique. Additionally, we integrate pre-processing and post-processing techniques to further enhance the quality of subject repositioning. These elements together form our SEgment-gEnerate-and-bLEnd (SEELE) framework. To assess SEELE's effectiveness in subject repositioning, we assemble a real-world subject repositioning dataset called ReS. Our results on ReS demonstrate the quality of repositioned image generation.
• Abstract（参考訳）: 現在の画像操作は、画像内の特定の領域の置き換えや全体的なスタイルの変更など、主に静的操作に焦点を当てている。 本稿では,革新的動的操作タスクである主観的再配置を提案する。 このタスクは、画像の忠実性を維持しながら、ユーザ特定対象を所望の位置に移動させることである。 本研究は, 再配置対象が残した空隙を埋める, 未確認部分を再構築し, 周囲と整合性を持たせることを含む, 基礎的なサブタスクを, 統一的かつ迅速な塗装作業として効果的に再構築できることを明らかにする。 その結果,提案手法を用いて学習したタスクプロンプトを用いて,これらのサブタスクに単一の拡散生成モデルを適用することができる。 さらに,前処理技術と後処理技術を統合し,対象再配置の品質をさらに向上させる。 これらの要素は共に、SEgment-gEnerate-and-bLEnd(SEELE)フレームワークを形成します。 対象再配置におけるSEELEの有効性を評価するために,ReSと呼ばれる実世界の対象再配置データセットを組み立てる。 ReSの結果は, 再構成画像の画質を示すものである。

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