論文の概要: OMG: Occlusion-friendly Personalized Multi-concept Generation in Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10983v1
• Date: Sat, 16 Mar 2024 17:30:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 20:46:34.643914
• Title: OMG: Occlusion-friendly Personalized Multi-concept Generation in Diffusion Models
• Title（参考訳）: OMG:拡散モデルにおけるオクルージョンフレンドリーなパーソナライズされたマルチコンセプト生成
• Authors: Zhe Kong, Yong Zhang, Tianyu Yang, Tao Wang, Kaihao Zhang, Bizhu Wu, Guanying Chen, Wei Liu, Wenhan Luo,
• Abstract要約: OMGは、単一のイメージ内に複数の概念をシームレスに統合するように設計されたフレームワークである。 OMGはマルチコンセプトパーソナライゼーションにおいて優れた性能を示す。 civitai.comのLoRAモデルは直接利用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.63060402915307
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Personalization is an important topic in text-to-image generation, especially the challenging multi-concept personalization. Current multi-concept methods are struggling with identity preservation, occlusion, and the harmony between foreground and background. In this work, we propose OMG, an occlusion-friendly personalized generation framework designed to seamlessly integrate multiple concepts within a single image. We propose a novel two-stage sampling solution. The first stage takes charge of layout generation and visual comprehension information collection for handling occlusions. The second one utilizes the acquired visual comprehension information and the designed noise blending to integrate multiple concepts while considering occlusions. We also observe that the initiation denoising timestep for noise blending is the key to identity preservation and layout. Moreover, our method can be combined with various single-concept models, such as LoRA and InstantID without additional tuning. Especially, LoRA models on civitai.com can be exploited directly. Extensive experiments demonstrate that OMG exhibits superior performance in multi-concept personalization.
• Abstract（参考訳）: パーソナライゼーションはテキスト・ツー・イメージ生成において重要なトピックであり、特に難解なマルチコンセプトパーソナライゼーションである。 現在のマルチコンセプト手法は, 身元確認, 閉塞, 前景と背景の調和に苦慮している。 そこで本研究では,複数の概念をシームレスに1つの画像に統合するオクルージョン・フレンドリなパーソナライズド・ジェネレーション・フレームワークOMGを提案する。 本稿では,新しい2段階サンプリング法を提案する。 第1段階は、オクルージョンを扱うためのレイアウト生成と視覚的理解情報収集を担当する。 2つ目は、取得した視覚的理解情報と設計したノイズブレンディングを利用して、オクルージョンを考慮しつつ複数の概念を統合することである。 また、ノイズブレンディングの開始時刻がアイデンティティの保存とレイアウトの鍵となることも観察した。 さらに本手法は,LoRAやInstantIDなどの単一概念モデルと組み合わせることができる。 特にcivitai.comのLoRAモデルは直接利用することができる。 OMGは多概念パーソナライゼーションにおいて優れた性能を示した。

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