論文の概要: TCIG: Two-Stage Controlled Image Generation with Quality Enhancement through Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01212v1
• Date: Sat, 2 Mar 2024 13:59:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-05 14:50:47.369262
• Title: TCIG: Two-Stage Controlled Image Generation with Quality Enhancement through Diffusion
• Title（参考訳）: TCIG:拡散による画質向上を伴う2段階制御画像生成
• Authors: Salaheldin Mohamed
• Abstract要約: 画像生成における制御性と高品質を両立させる2段階の手法を提案する。 制御性と高品質を分離することにより,優れた結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, significant progress has been made in the development of text- to-image generation models. However, these models still face limitations when it comes to achieving full controllability during the generation process. Often, spe- cific training or the use of limited models is required, and even then, they have certain restrictions. To address these challenges, A two-stage method that effec- tively combines controllability and high quality in the generation of images is proposed. This approach leverages the expertise of pre-trained models to achieve precise control over the generated images, while also harnessing the power of diffusion models to achieve state-of-the-art quality. By separating controllability from high quality, This method achieves outstanding results. It is compatible with both latent and image space diffusion models, ensuring versatility and flexibil- ity. Moreover, This approach consistently produces comparable outcomes to the current state-of-the-art methods in the field. Overall, This proposed method rep- resents a significant advancement in text-to-image generation, enabling improved controllability without compromising on the quality of the generated images.
• Abstract（参考訳）: 近年,テキスト・ツー・イメージ生成モデルの開発において,大きな進歩を遂げている。 しかし、これらのモデルは生成プロセス中に完全な制御性を達成することに関して制限に直面している。 多くの場合、spe-cific trainingや限定的なモデルの使用が必要であり、それでも一定の制限がある。 これらの課題に対処するために,effecによる画像生成の制御性と高品質化を両立する2段階法を提案する。 このアプローチは、訓練済みのモデルの専門知識を活用して、生成された画像を正確に制御すると同時に、拡散モデルの力を利用して最先端の品質を達成する。 制御性を高品質から分離することにより,優れた結果が得られる。 潜像拡散モデルと画像空間拡散モデルの両方と互換性があり、柔軟性と柔軟性を確保している。 さらに、このアプローチは、フィールドにおける現在の最先端メソッドと同等の結果を一貫して生成する。 全体として,提案手法はテキスト対画像生成の著しい進歩を示し,生成画像の品質を損なうことなく制御性の向上を実現する。

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