論文の概要: Noise Map Guidance: Inversion with Spatial Context for Real Image Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04625v1
• Date: Wed, 7 Feb 2024 07:16:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 16:29:05.021506
• Title: Noise Map Guidance: Inversion with Spatial Context for Real Image Editing
• Title（参考訳）: ノイズマップガイダンス:実画像編集のための空間コンテキストによるインバージョン
• Authors: Hansam Cho, Jonghyun Lee, Seoung Bum Kim, Tae-Hyun Oh, Yonghyun Jeong
• Abstract要約: テキスト誘導拡散モデルは画像合成において一般的なツールとなり、高品質で多様な画像を生成することで知られている。 実際の画像の編集への応用は、復元品質を劣化させ、その後編集の忠実度に影響を及ぼすため、しばしばハードルに直面する。 実画像編集に適した空間文脈に富んだ逆解析手法であるノイズマップガイダンス(NMG)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.513950664274997
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-guided diffusion models have become a popular tool in image synthesis, known for producing high-quality and diverse images. However, their application to editing real images often encounters hurdles primarily due to the text condition deteriorating the reconstruction quality and subsequently affecting editing fidelity. Null-text Inversion (NTI) has made strides in this area, but it fails to capture spatial context and requires computationally intensive per-timestep optimization. Addressing these challenges, we present Noise Map Guidance (NMG), an inversion method rich in a spatial context, tailored for real-image editing. Significantly, NMG achieves this without necessitating optimization, yet preserves the editing quality. Our empirical investigations highlight NMG's adaptability across various editing techniques and its robustness to variants of DDIM inversions.
• Abstract（参考訳）: テキスト誘導拡散モデルは画像合成において一般的なツールとなり、高品質で多様な画像を生成することで知られている。 しかし、実際の画像の編集への応用は、主にテキスト条件が復元品質を劣化させ、その後編集精度に影響を及ぼすため、ハードルに直面することが多い。 null-text inversion (nti) はこの領域で進歩を遂げたが、空間的文脈を捉えられず、時間ステップごとの計算集約的な最適化が必要となる。 これらの課題に対処するために、実画像編集に適した空間文脈に富んだ逆法であるノイズマップガイダンス(NMG)を提案する。 重要なことは、NMGは最適化を必要とせずにこれを達成するが、編集品質は維持する。 実験的検討では,様々な編集技術にまたがるNMGの適応性と,DDIMインバージョンに対する頑健さを強調した。

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