論文の概要: Fast Personalized Text-to-Image Syntheses With Attention Injection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11284v1
- Date: Sun, 17 Mar 2024 17:42:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 17:36:46.819237
- Title: Fast Personalized Text-to-Image Syntheses With Attention Injection
- Title（参考訳）: 注意注入による高速な個人化テキスト・画像合成
- Authors: Yuxuan Zhang, Yiren Song, Jinpeng Yu, Han Pan, Zhongliang Jing,
- Abstract要約: 生成した画像と参照画像のテキストイメージの一貫性とアイデンティティの整合性のバランスをとることができる有効かつ高速なアプローチを提案する。
本手法は,拡散モデル固有のテキスト・画像生成能力を保ちながら,微調整なしでパーソナライズされた画像を生成することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.587109812987475
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Currently, personalized image generation methods mostly require considerable time to finetune and often overfit the concept resulting in generated images that are similar to custom concepts but difficult to edit by prompts. We propose an effective and fast approach that could balance the text-image consistency and identity consistency of the generated image and reference image. Our method can generate personalized images without any fine-tuning while maintaining the inherent text-to-image generation ability of diffusion models. Given a prompt and a reference image, we merge the custom concept into generated images by manipulating cross-attention and self-attention layers of the original diffusion model to generate personalized images that match the text description. Comprehensive experiments highlight the superiority of our method.
- Abstract（参考訳）: 現在、パーソナライズされた画像生成法は、精細化にはかなりの時間を要するため、しばしばカスタムな概念と似ているがプロンプトによって編集することが難しい画像を生成する概念に過度に適合する。
生成した画像と参照画像のテキストイメージの一貫性とアイデンティティの整合性のバランスをとることができる有効かつ高速なアプローチを提案する。
本手法は,拡散モデル固有のテキスト・画像生成能力を保ちながら,微調整なしでパーソナライズされた画像を生成することができる。
プロンプトと参照画像が与えられた場合、元の拡散モデルにおけるクロスアテンション層と自己アテンション層を操り、テキスト記述にマッチしたパーソナライズされた画像を生成することにより、カスタム概念を生成画像にマージする。
総合的な実験は、我々の方法の優越性を浮き彫りにする。
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