論文の概要: Fill in the ____ (a Diffusion-based Image Inpainting Pipeline)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16016v1
• Date: Sun, 24 Mar 2024 05:26:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 17:55:17.239266
• Title: Fill in the ____ (a Diffusion-based Image Inpainting Pipeline)
• Title（参考訳）: ____(拡散型画像インペインティングパイプライン)の充填
• Authors: Eyoel Gebre, Krishna Saxena, Timothy Tran,
• Abstract要約: 塗り絵は、画像を撮り、失った、または故意に隠された部分を生成する過程である。 現代の塗装技術は、有能な完成物を生成する際、顕著な能力を示している。 既存のモデルにおける重要なギャップに対処し、何が正確に生成されたかをプロンプトし制御する能力に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image inpainting is the process of taking an image and generating lost or intentionally occluded portions. Inpainting has countless applications including restoring previously damaged pictures, restoring the quality of images that have been degraded due to compression, and removing unwanted objects/text. Modern inpainting techniques have shown remarkable ability in generating sensible completions for images with mask occlusions. In our paper, an overview of the progress of inpainting techniques will be provided, along with identifying current leading approaches, focusing on their strengths and weaknesses. A critical gap in these existing models will be addressed, focusing on the ability to prompt and control what exactly is generated. We will additionally justify why we think this is the natural next progressive step that inpainting models must take, and provide multiple approaches to implementing this functionality. Finally, we will evaluate the results of our approaches by qualitatively checking whether they generate high-quality images that correctly inpaint regions with the objects that they are instructed to produce.
• Abstract（参考訳）: 画像インペイント(英: image inpainting)とは、画像を取得し、失われた部分または故意に隠された部分を生成する過程である。 Inpaintingには、以前に破損した画像の復元、圧縮によって劣化した画像の品質の回復、不要なオブジェクトやテキストの削除など、数え切れないほどの応用がある。 現代の塗り絵技法は、マスクの閉塞のある画像に対して、感性的な完成物を生成する際、顕著な能力を示している。 本稿では, 塗装技術の進歩を概観するとともに, その長所と短所に焦点をあてて, 現在の先進的アプローチの特定について述べる。 既存のモデルにおける重要なギャップに対処し、何が正確に生成されるのかをプロンプトし制御する能力に焦点を当てる。 我々はまた、これがモデルが取り組まなければならない自然な次の進歩的なステップであると考える理由を正当化し、この機能を実装するための複数のアプローチを提供します。 最後に,提案手法の有効性を定性的に検証し,対象物に正しく塗布された高品質な画像を生成するかどうかを定量的に評価する。

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