論文の概要: ReNoise: Real Image Inversion Through Iterative Noising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14602v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 17:52:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 13:10:20.564993
• Title: ReNoise: Real Image Inversion Through Iterative Noising
• Title（参考訳）: Renoise:イテレーティブなノイズ付けによるリアルイメージのインバージョン
• Authors: Daniel Garibi, Or Patashnik, Andrey Voynov, Hadar Averbuch-Elor, Daniel Cohen-Or,
• Abstract要約: 本研究では,操作数を増やすことなく,高い品質と操作率の逆転法を導入し,再現精度を向上する。 我々は,近年の高速化拡散モデルを含む様々なサンプリングアルゴリズムとモデルを用いて,Renoise手法の性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.96073631599749
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in text-guided diffusion models have unlocked powerful image manipulation capabilities. However, applying these methods to real images necessitates the inversion of the images into the domain of the pretrained diffusion model. Achieving faithful inversion remains a challenge, particularly for more recent models trained to generate images with a small number of denoising steps. In this work, we introduce an inversion method with a high quality-to-operation ratio, enhancing reconstruction accuracy without increasing the number of operations. Building on reversing the diffusion sampling process, our method employs an iterative renoising mechanism at each inversion sampling step. This mechanism refines the approximation of a predicted point along the forward diffusion trajectory, by iteratively applying the pretrained diffusion model, and averaging these predictions. We evaluate the performance of our ReNoise technique using various sampling algorithms and models, including recent accelerated diffusion models. Through comprehensive evaluations and comparisons, we show its effectiveness in terms of both accuracy and speed. Furthermore, we confirm that our method preserves editability by demonstrating text-driven image editing on real images.
• Abstract（参考訳）: テキスト誘導拡散モデルの最近の進歩は、強力な画像操作能力を解放している。 しかし、これらの手法を実画像に適用するには、事前訓練された拡散モデルの領域への画像の反転が必要である。 忠実な逆転を実現することは依然として課題であり、特に最近のモデルでは、少数のデノゲーションステップで画像を生成するように訓練されている。 本研究では,操作数の増加を伴わずに再現精度を向上し,高品質な操作比を持つインバージョン手法を提案する。 本手法は,拡散サンプリング過程を逆転させることで,各逆サンプリング工程において反復型雑音発生機構を用いる。 このメカニズムは、事前訓練された拡散モデルを繰り返し適用し、これらの予測を平均化することにより、前方拡散軌道に沿った予測点の近似を洗練する。 我々は,近年の高速化拡散モデルを含む様々なサンプリングアルゴリズムとモデルを用いて,Renoise手法の性能を評価する。 総合的な評価と比較を通じて、精度と速度の両面でその有効性を示す。 さらに,本手法は,実画像上でのテキスト駆動画像編集を実証することにより,編集性を維持していることを確認した。

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