論文の概要: InstructGIE: Towards Generalizable Image Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05018v2
• Date: Sun, 21 Jul 2024 17:05:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 02:30:51.667027
• Title: InstructGIE: Towards Generalizable Image Editing
• Title（参考訳）: InstructGIE: 汎用的な画像編集を目指して
• Authors: Zichong Meng, Changdi Yang, Jun Liu, Hao Tang, Pu Zhao, Yanzhi Wang,
• Abstract要約: 一般化ロバスト性を高めた新しい画像編集フレームワークを提案する。 このフレームワークには、VMamba Blockを利用して、画像編集タスクに特別に最適化されたモジュールが組み込まれている。 また、生成された画像の劣化した詳細に対処し、修正するために特別に設計された、選択的な領域マッチング技術も披露する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.83188723673297
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in image editing have been driven by the development of denoising diffusion models, marking a significant leap forward in this field. Despite these advances, the generalization capabilities of recent image editing approaches remain constrained. In response to this challenge, our study introduces a novel image editing framework with enhanced generalization robustness by boosting in-context learning capability and unifying language instruction. This framework incorporates a module specifically optimized for image editing tasks, leveraging the VMamba Block and an editing-shift matching strategy to augment in-context learning. Furthermore, we unveil a selective area-matching technique specifically engineered to address and rectify corrupted details in generated images, such as human facial features, to further improve the quality. Another key innovation of our approach is the integration of a language unification technique, which aligns language embeddings with editing semantics to elevate the quality of image editing. Moreover, we compile the first dataset for image editing with visual prompts and editing instructions that could be used to enhance in-context capability. Trained on this dataset, our methodology not only achieves superior synthesis quality for trained tasks, but also demonstrates robust generalization capability across unseen vision tasks through tailored prompts.
• Abstract（参考訳）: 画像編集の最近の進歩は、拡散モデルをデノナイズする開発によって推進され、この分野において大きな進歩をみせている。 これらの進歩にもかかわらず、最近の画像編集手法の一般化能力には制約がある。 この課題に対して,本研究では,文脈内学習能力の向上と言語指導の統一により,一般化の堅牢性を高めた新しい画像編集フレームワークを提案する。 このフレームワークには、イメージ編集タスクに特化して最適化されたモジュールが組み込まれており、VMamba Blockと編集-シフトマッチング戦略を活用して、コンテキスト内学習を強化している。 さらに,人間の顔の特徴などの画像の劣化した詳細に対処し,修正するために特別に設計された領域マッチング技術を紹介し,品質をさらに向上させる。 このアプローチのもうひとつの重要な革新は、画像編集の質を高めるために、言語埋め込みと編集セマンティクスを整合させる言語統一技術の統合である。 さらに、画像編集のための最初のデータセットを視覚的プロンプトでコンパイルし、コンテクスト内での処理能力を高めるために使用可能な命令を編集する。 このデータセットに基づいて,本手法は訓練されたタスクに対して優れた合成品質を達成できるだけでなく,調整されたプロンプトによって未確認の視覚タスクにまたがる堅牢な一般化能力を示す。

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