論文の概要: Optimizing Negative Prompts for Enhanced Aesthetics and Fidelity in Text-To-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07605v2
• Date: Mon, 8 Jul 2024 21:37:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 23:41:10.340216
• Title: Optimizing Negative Prompts for Enhanced Aesthetics and Fidelity in Text-To-Image Generation
• Title（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションにおける美学と忠実度向上のためのネガティブ・プロンプトの最適化
• Authors: Michael Ogezi, Ning Shi,
• Abstract要約: 我々は、画像生成の高速化に向けて、負のプロンプト生成を最適化する新しい方法であるNegOptを提案する。 その結果,他の手法と比較して,インセプションスコアの25%が大幅に増加した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4138057640459576
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In text-to-image generation, using negative prompts, which describe undesirable image characteristics, can significantly boost image quality. However, producing good negative prompts is manual and tedious. To address this, we propose NegOpt, a novel method for optimizing negative prompt generation toward enhanced image generation, using supervised fine-tuning and reinforcement learning. Our combined approach results in a substantial increase of 25% in Inception Score compared to other approaches and surpasses ground-truth negative prompts from the test set. Furthermore, with NegOpt we can preferentially optimize the metrics most important to us. Finally, we construct Negative Prompts DB (https://github.com/mikeogezi/negopt), a publicly available dataset of negative prompts.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ生成では、望ましくない画像特性を記述した負のプロンプトを用いることで、画質を大幅に向上させることができる。 しかし、良いネガティブなプロンプトを生み出すことは手作業であり、退屈である。 そこで我々は, 教師付き微調整と強化学習を用いて, 画像生成に対する負のプロンプト生成を最適化する新しい手法NegOptを提案する。 その結果, インセプションスコアは, 他の手法に比べて25%増加し, テストセットの真真正のプロンプトを上回った。 さらに、NegOptを使えば、私たちにとって最も重要なメトリクスを優先的に最適化できます。 最後に、負のプロンプトのデータセットである負のプロンプトDB(https://github.com/mikeogezi/negopt)を構築します。

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