論文の概要: DiffEditor: Boosting Accuracy and Flexibility on Diffusion-based Image Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02583v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 18:50:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 18:49:46.628565
• Title: DiffEditor: Boosting Accuracy and Flexibility on Diffusion-based Image Editing
• Title（参考訳）: DiffEditor:拡散画像編集における精度と柔軟性の向上
• Authors: Chong Mou, Xintao Wang, Jiechong Song, Ying Shan, Jian Zhang
• Abstract要約: 大規模テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルは、ここ数年で画像生成に革命をもたらした。 既存の拡散型画像編集における2つの弱点を正すためにDiffEditorを提案する。 本手法は,様々な精細な画像編集タスクにおいて,最先端の性能を効率的に達成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.43179841884098
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale Text-to-Image (T2I) diffusion models have revolutionized image generation over the last few years. Although owning diverse and high-quality generation capabilities, translating these abilities to fine-grained image editing remains challenging. In this paper, we propose DiffEditor to rectify two weaknesses in existing diffusion-based image editing: (1) in complex scenarios, editing results often lack editing accuracy and exhibit unexpected artifacts; (2) lack of flexibility to harmonize editing operations, e.g., imagine new content. In our solution, we introduce image prompts in fine-grained image editing, cooperating with the text prompt to better describe the editing content. To increase the flexibility while maintaining content consistency, we locally combine stochastic differential equation (SDE) into the ordinary differential equation (ODE) sampling. In addition, we incorporate regional score-based gradient guidance and a time travel strategy into the diffusion sampling, further improving the editing quality. Extensive experiments demonstrate that our method can efficiently achieve state-of-the-art performance on various fine-grained image editing tasks, including editing within a single image (e.g., object moving, resizing, and content dragging) and across images (e.g., appearance replacing and object pasting). Our source code is released at https://github.com/MC-E/DragonDiffusion.
• Abstract（参考訳）: 大規模テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルは、ここ数年で画像生成に革命をもたらした。 多様な高品質な生成能力を持つが、これらの能力を微細な画像編集に変換することは依然として困難である。 本稿では,(1)複雑なシナリオにおいて,編集結果に編集精度が欠け,予期せぬ成果物が現れること,(2)編集操作を調和させる柔軟性の欠如,例えば新しいコンテンツを想像すること,の2つの弱点を補正するDiffEditorを提案する。 提案手法では,細粒度画像編集における画像プロンプトを導入し,テキストプロンプトと協調して編集内容を記述する。 コンテント一貫性を維持しながら柔軟性を向上させるため,確率微分方程式(SDE)を通常の微分方程式(ODE)サンプリングに局所的に組み合わせる。 また,地域スコアに基づく勾配指導と時間旅行戦略を拡散サンプリングに取り入れ,さらに編集品質を向上させる。 広範な実験により,1つの画像(オブジェクト移動,リサイズ,コンテンツドラッグなど)および画像(外観置換,オブジェクトペーストなど)間での編集を含む,細かな画像編集タスクにおける最先端のパフォーマンスを効率的に達成できることが実証された。 ソースコードはhttps://github.com/mc-e/dragondiffusionで公開しています。

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