論文の概要: Visual Style Prompting with Swapping Self-Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12974v2
• Date: Wed, 21 Feb 2024 14:04:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 11:56:11.606198
• Title: Visual Style Prompting with Swapping Self-Attention
• Title（参考訳）: セルフアテンションの交換によるビジュアルスタイルプロンプト
• Authors: Jaeseok Jeong, Junho Kim, Yunjey Choi, Gayoung Lee, Youngjung Uh
• Abstract要約: 本稿では,特定のスタイル要素やニュアンスを維持しつつ,多様な画像を生成する新しい手法を提案する。 denoisingプロセスの間は、クエリを元の機能から保持し、キーと値を、後期の自己アテンション層にある参照機能と交換します。 提案手法は既存のアプローチよりも優れており,参照のスタイルを最もよく反映し,得られた画像がテキストのプロンプトに最も正確に一致することを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.511518230332758
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the evolving domain of text-to-image generation, diffusion models have emerged as powerful tools in content creation. Despite their remarkable capability, existing models still face challenges in achieving controlled generation with a consistent style, requiring costly fine-tuning or often inadequately transferring the visual elements due to content leakage. To address these challenges, we propose a novel approach, \ours, to produce a diverse range of images while maintaining specific style elements and nuances. During the denoising process, we keep the query from original features while swapping the key and value with those from reference features in the late self-attention layers. This approach allows for the visual style prompting without any fine-tuning, ensuring that generated images maintain a faithful style. Through extensive evaluation across various styles and text prompts, our method demonstrates superiority over existing approaches, best reflecting the style of the references and ensuring that resulting images match the text prompts most accurately. Our project page is available https://curryjung.github.io/VisualStylePrompt/.
• Abstract（参考訳）: テキスト・画像生成の進化する領域において、拡散モデルはコンテンツ作成の強力なツールとして現れてきた。 その顕著な能力にもかかわらず、既存のモデルは、一貫したスタイルで制御された世代を達成する上で依然として困難に直面している。 これらの課題に対処するため,我々は,特定のスタイル要素やニュアンスを維持しつつ,多様な画像を生成するための新しいアプローチである \ours を提案する。 denoisingプロセスの間は、クエリを元の機能から保持し、キーと値を、後期の自己アテンション層にある参照機能と交換します。 このアプローチにより、視覚的なスタイルを微調整することなく、生成したイメージが忠実なスタイルを維持することができる。 提案手法は,様々なスタイルやテキストプロンプトに対する広範な評価を通じて,既存のアプローチよりも優れており,参照のスタイルを最もよく反映し,得られた画像がテキストプロンプトに最も正確に一致することを保証する。 プロジェクトページはhttps://curryjung.github.io/visualstyleprompt/。

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