論文の概要: Tuning-Free Image Customization with Image and Text Guidance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12658v1
- Date: Tue, 19 Mar 2024 11:48:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 14:23:34.353993
- Title: Tuning-Free Image Customization with Image and Text Guidance
- Title（参考訳）: 画像とテキスト誘導によるチューニング不要な画像カスタマイズ
- Authors: Pengzhi Li, Qiang Nie, Ying Chen, Xi Jiang, Kai Wu, Yuhuan Lin, Yong Liu, Jinlong Peng, Chengjie Wang, Feng Zheng,
- Abstract要約: テキスト画像の同時カスタマイズのためのチューニング不要なフレームワークを提案する。
提案手法は,テキスト記述に基づく詳細な属性の修正が可能でありながら,参照画像のセマンティックな特徴を保っている。
提案手法は,人的・定量的評価において,従来の手法よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.9504243633169
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite significant advancements in image customization with diffusion models, current methods still have several limitations: 1) unintended changes in non-target areas when regenerating the entire image; 2) guidance solely by a reference image or text descriptions; and 3) time-consuming fine-tuning, which limits their practical application. In response, we introduce a tuning-free framework for simultaneous text-image-guided image customization, enabling precise editing of specific image regions within seconds. Our approach preserves the semantic features of the reference image subject while allowing modification of detailed attributes based on text descriptions. To achieve this, we propose an innovative attention blending strategy that blends self-attention features in the UNet decoder during the denoising process. To our knowledge, this is the first tuning-free method that concurrently utilizes text and image guidance for image customization in specific regions. Our approach outperforms previous methods in both human and quantitative evaluations, providing an efficient solution for various practical applications, such as image synthesis, design, and creative photography.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルによる画像カスタマイズの大幅な進歩にもかかわらず、現在の手法にはいくつかの制限がある。
1) 画像全体を再生する際に,意図しない非目標領域の変化
2 参照画像又はテキスト記述のみによる指導及び
3) 時間を要する微調整により, 実用化が制限される。
そこで本研究では,テキスト画像誘導画像の同時カスタマイズのためのチューニング不要なフレームワークを導入し,特定の画像領域の正確な編集を数秒以内で行えるようにした。
提案手法は,テキスト記述に基づく詳細な属性の修正が可能でありながら,参照画像のセマンティックな特徴を保っている。
そこで本研究では,UNetデコーダに自己注意機能をブレンドする新しい注意ブレンディング戦略を提案する。
我々の知る限り、これは特定の領域における画像のカスタマイズにテキストと画像のガイダンスを同時に利用する初めてのチューニング不要な手法である。
提案手法は, 画像合成, デザイン, クリエイティビティ・フォトグラフィーなど, 様々な実践的応用において, 人的, 定量的評価において, 従来の手法よりも優れている。
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