論文の概要: DiLightNet: Fine-grained Lighting Control for Diffusion-based Image Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11929v2
- Date: Tue, 28 May 2024 03:55:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 01:18:48.213279
- Title: DiLightNet: Fine-grained Lighting Control for Diffusion-based Image Generation
- Title（参考訳）: DiLightNet:拡散画像生成のための微粒化照明制御
- Authors: Chong Zeng, Yue Dong, Pieter Peers, Youkang Kong, Hongzhi Wu, Xin Tong,
- Abstract要約: テキスト駆動画像生成における微細な照明制御を実現するための新しい手法を提案する。
私たちのキーとなる観察は、拡散過程を導くだけではならず、そのため正確な放射率のヒントは必要ないということです。
我々は、様々なテキストプロンプトと照明条件に基づいて、照明制御拡散モデルを実証し、検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.080481761005203
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a novel method for exerting fine-grained lighting control during text-driven diffusion-based image generation. While existing diffusion models already have the ability to generate images under any lighting condition, without additional guidance these models tend to correlate image content and lighting. Moreover, text prompts lack the necessary expressional power to describe detailed lighting setups. To provide the content creator with fine-grained control over the lighting during image generation, we augment the text-prompt with detailed lighting information in the form of radiance hints, i.e., visualizations of the scene geometry with a homogeneous canonical material under the target lighting. However, the scene geometry needed to produce the radiance hints is unknown. Our key observation is that we only need to guide the diffusion process, hence exact radiance hints are not necessary; we only need to point the diffusion model in the right direction. Based on this observation, we introduce a three stage method for controlling the lighting during image generation. In the first stage, we leverage a standard pretrained diffusion model to generate a provisional image under uncontrolled lighting. Next, in the second stage, we resynthesize and refine the foreground object in the generated image by passing the target lighting to a refined diffusion model, named DiLightNet, using radiance hints computed on a coarse shape of the foreground object inferred from the provisional image. To retain the texture details, we multiply the radiance hints with a neural encoding of the provisional synthesized image before passing it to DiLightNet. Finally, in the third stage, we resynthesize the background to be consistent with the lighting on the foreground object. We demonstrate and validate our lighting controlled diffusion model on a variety of text prompts and lighting conditions.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,テキスト駆動拡散画像生成におけるきめ細かな照明制御を実現するための新しい手法を提案する。
既存の拡散モデルは、任意の照明条件下で画像を生成する能力を持っているが、追加のガイダンスなしでは、これらのモデルは画像の内容と照明を相関する傾向にある。
さらに、テキストプロンプトには詳細な照明設定を記述するために必要な表現力がない。
画像生成時の照明のきめ細かい制御を可能とし、かつ、照度ヒントの形で詳細な照明情報、すなわち、ターゲット照明下で均質な正準材を用いたシーン形状の可視化によりテキストプロンプトを増強するコンテンツクリエータを提供する。
しかし、放射光のヒントを生成するのに必要なシーン形状は分かっていない。
我々のキーとなる観察は、拡散過程のみを導く必要があるため、正確な放射率ヒントは不要であり、拡散モデルを正しい方向に向ける必要があることである。
この観測に基づいて,画像生成時の照明を制御する3段階の手法を提案する。
最初の段階では、標準の事前学習拡散モデルを利用して、制御不能な照明下で暫定的な画像を生成する。
次に、第2段階では、仮画像から推定される前景オブジェクトの粗い形状に計算された放射率ヒントを用いて、ターゲット照明を改良された拡散モデルであるDiLightNetに渡すことにより、生成画像中の前景オブジェクトを再合成し、精製する。
テクスチャの詳細を維持するために、ダイライトネットに渡す前に、レイディアンスヒントを仮合成画像のニューラルエンコーディングに乗じる。
最後に、第3段階において、背景を前景の照明と整合させるように再合成する。
我々は、様々なテキストプロンプトと照明条件に基づいて、照明制御拡散モデルを実証し、検証する。
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