論文の概要: An Item is Worth a Prompt: Versatile Image Editing with Disentangled Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04880v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 20:06:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 21:46:10.646141
• Title: An Item is Worth a Prompt: Versatile Image Editing with Disentangled Control
• Title（参考訳）: アイテムはプロンプトに値する:不連続制御による多彩な画像編集
• Authors: Aosong Feng, Weikang Qiu, Jinbin Bai, Kaicheng Zhou, Zhen Dong, Xiao Zhang, Rex Ying, Leandros Tassiulas
• Abstract要約: D-Editは、包括的な画像-プロンプトインタラクションをいくつかのアイテム-プロンプトインタラクションに切り離すためのフレームワークである。 クロスアテンション層が歪んだ事前学習拡散モデルに基づいており、アイテム・プロンプト・アソシエーションを構築するために2段階の最適化を採用している。 画像ベース,テキストベース,マスクベースの編集,アイテム削除を含む4種類の編集作業において,最先端の結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.43821132940801
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building on the success of text-to-image diffusion models (DPMs), image editing is an important application to enable human interaction with AI-generated content. Among various editing methods, editing within the prompt space gains more attention due to its capacity and simplicity of controlling semantics. However, since diffusion models are commonly pretrained on descriptive text captions, direct editing of words in text prompts usually leads to completely different generated images, violating the requirements for image editing. On the other hand, existing editing methods usually consider introducing spatial masks to preserve the identity of unedited regions, which are usually ignored by DPMs and therefore lead to inharmonic editing results. Targeting these two challenges, in this work, we propose to disentangle the comprehensive image-prompt interaction into several item-prompt interactions, with each item linked to a special learned prompt. The resulting framework, named D-Edit, is based on pretrained diffusion models with cross-attention layers disentangled and adopts a two-step optimization to build item-prompt associations. Versatile image editing can then be applied to specific items by manipulating the corresponding prompts. We demonstrate state-of-the-art results in four types of editing operations including image-based, text-based, mask-based editing, and item removal, covering most types of editing applications, all within a single unified framework. Notably, D-Edit is the first framework that can (1) achieve item editing through mask editing and (2) combine image and text-based editing. We demonstrate the quality and versatility of the editing results for a diverse collection of images through both qualitative and quantitative evaluations.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ拡散モデル(DPM)の成功に基づき、画像編集はAI生成コンテンツとのヒューマンインタラクションを可能にする重要なアプリケーションである。 様々な編集方法のうち、プロンプト空間での編集は、その能力とセマンティクスの制御の単純さにより、より注目を集める。 しかし、拡散モデルは通常、記述的なテキストキャプションで事前学習されるため、テキストプロンプトで単語を直接編集すると、画像編集の要件に違反する全く異なる画像が生成される。 一方、既存の編集手法では、通常はDPMによって無視され、不調和な編集結果につながる未編集領域のアイデンティティを保持するために、通常、空間マスクの導入を検討する。 本稿では,これら2つの課題を目標として,複数の項目間相互作用に包括的イメージ・プロンプト相互作用を分離し,各項目を特別な学習プロンプトに関連付けることを提案する。 D-Editという名前のフレームワークは、クロスアテンション層が絡み合った事前訓練された拡散モデルに基づいており、アイテムプロンプトアソシエーションを構築するために2段階の最適化を採用する。 次に、対応するプロンプトを操作することで、多彩な画像編集を特定のアイテムに適用することができる。 我々は、画像ベース、テキストベース、マスクベースの編集、アイテム削除を含む4種類の編集操作において、ほとんどの種類の編集アプリケーションを1つの統一フレームワークでカバーし、最先端の結果を実証する。 特にD-Editは,(1)マスク編集による項目編集を実現し,(2)画像とテキストベースの編集を組み合わせた最初のフレームワークである。 質的および定量的な評価により,多様な画像の編集結果の品質と汎用性を実証する。

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