論文の概要: RealCompo: Balancing Realism and Compositionality Improves Text-to-Image Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12908v2
• Date: Fri, 24 May 2024 08:26:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 21:06:23.687119
• Title: RealCompo: Balancing Realism and Compositionality Improves Text-to-Image Diffusion Models
• Title（参考訳）: RealCompo: テキストと画像の拡散モデルを改善する現実性と構成性のバランス
• Authors: Xinchen Zhang, Ling Yang, Yaqi Cai, Zhaochen Yu, Kai-Ni Wang, Jiake Xie, Ye Tian, Minkai Xu, Yong Tang, Yujiu Yang, Bin Cui,
• Abstract要約: RealCompoは、新しいトレーニングフリーで、移行フレンドリーなテキスト・ツー・イメージ生成フレームワークである。 復調過程における2つのモデルの強みのバランスをとるために,直感的で斬新なバランサを提案する。 我々のRealCompoは、幅広い空間認識画像拡散モデルとスタイル化された拡散モデルでシームレスに拡張できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.20230095700904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have achieved remarkable advancements in text-to-image generation. However, existing models still have many difficulties when faced with multiple-object compositional generation. In this paper, we propose RealCompo, a new training-free and transferred-friendly text-to-image generation framework, which aims to leverage the respective advantages of text-to-image models and spatial-aware image diffusion models (e.g., layout, keypoints and segmentation maps) to enhance both realism and compositionality of the generated images. An intuitive and novel balancer is proposed to dynamically balance the strengths of the two models in denoising process, allowing plug-and-play use of any model without extra training. Extensive experiments show that our RealCompo consistently outperforms state-of-the-art text-to-image models and spatial-aware image diffusion models in multiple-object compositional generation while keeping satisfactory realism and compositionality of the generated images. Notably, our RealCompo can be seamlessly extended with a wide range of spatial-aware image diffusion models and stylized diffusion models. Our code is available at: https://github.com/YangLing0818/RealCompo
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルはテキスト・画像生成において顕著な進歩を遂げた。 しかし、既存のモデルでは、複数オブジェクトの合成生成に直面する場合、多くの困難がある。 本稿では,テキスト・ツー・イメージ・モデルと空間認識画像拡散モデル(例えば,レイアウト,キーポイント,セグメンテーションマップ)のそれぞれの利点を活用して,生成した画像のリアリズムと構成性を両立することを目的とした,トレーニングフリーで移動しやすい新しいテキスト・ツー・イメージ生成フレームワークであるRealCompoを提案する。 直感的で斬新なバランサが提案され、デノナイズプロセスにおいて2つのモデルの強度を動的にバランスさせ、任意のモデルのプラグアンドプレイを余分な訓練なしで使用できるようにする。 広汎な実験により、RealCompoは、生成した画像の良好なリアリズムと合成性を保ちながら、最先端のテキスト画像モデルと空間認識画像拡散モデルを多目的合成生成で一貫して上回っていることが示された。 特に、RealCompoは、幅広い空間認識画像拡散モデルとスタイル化された拡散モデルでシームレスに拡張できる。 私たちのコードは、https://github.com/YangLing0818/RealCompoで利用可能です。

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