論文の概要: Continuous, Subject-Specific Attribute Control in T2I Models by Identifying Semantic Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17064v1
• Date: Mon, 25 Mar 2024 18:00:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 20:05:20.496353
• Title: Continuous, Subject-Specific Attribute Control in T2I Models by Identifying Semantic Directions
• Title（参考訳）: 意味的方向の同定によるT2Iモデルの連続的主観的属性制御
• Authors: Stefan Andreas Baumann, Felix Krause, Michael Neumayr, Nick Stracke, Vincent Tao Hu, Björn Ommer,
• Abstract要約: 一般に使われているトークンレベルのCLIPテキスト埋め込みには,テキスト・ツー・イメージ・モデルにおける高レベル属性の微粒な主観的制御を可能にする方向が存在することを示す。 コントラッシブテキストプロンプトから特定の属性に対するこれらの方向を識別する,効率的な最適化自由度とロバストな最適化ベース手法を1つ導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.371773126590874
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, advances in text-to-image (T2I) diffusion models have substantially elevated the quality of their generated images. However, achieving fine-grained control over attributes remains a challenge due to the limitations of natural language prompts (such as no continuous set of intermediate descriptions existing between ``person'' and ``old person''). Even though many methods were introduced that augment the model or generation process to enable such control, methods that do not require a fixed reference image are limited to either enabling global fine-grained attribute expression control or coarse attribute expression control localized to specific subjects, not both simultaneously. We show that there exist directions in the commonly used token-level CLIP text embeddings that enable fine-grained subject-specific control of high-level attributes in text-to-image models. Based on this observation, we introduce one efficient optimization-free and one robust optimization-based method to identify these directions for specific attributes from contrastive text prompts. We demonstrate that these directions can be used to augment the prompt text input with fine-grained control over attributes of specific subjects in a compositional manner (control over multiple attributes of a single subject) without having to adapt the diffusion model. Project page: https://compvis.github.io/attribute-control. Code is available at https://github.com/CompVis/attribute-control.
• Abstract（参考訳）: 近年,テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルの進歩により,画像の品質が著しく向上している。 しかし、自然言語のプロンプトの制限により、属性のきめ細かい制御を達成することは、依然として困難である(例えば、 ``person'' と ``old person''' の間には、中間的な記述の連続的なセットが存在しないなど)。 このような制御を可能にするためにモデルや生成プロセスを増強する多くの方法が導入されたが、固定参照画像を必要としない方法は、グローバルな微粒化属性表現制御や粗粒化属性表現制御が可能かのいずれかに限られており、どちらも同時にではない。 一般に使われているトークンレベルのCLIPテキスト埋め込みには,テキスト・ツー・イメージ・モデルにおける高レベル属性の微粒な主観的制御を可能にする方向が存在することを示す。 そこで本研究では,テキストプロンプトから特定の属性の方向を特定するための,効率的な最適化自由度とロバストな最適化ベース手法を提案する。 これらの方向は, 拡散モデルを適用することなく, 特定の対象の属性に対して細かな制御を施したテキスト入力を, 構成的手法(単一対象の複数の属性に対する制御)で拡張することができることを示す。 プロジェクトページ: https://compvis.github.io/属性コントロール。 コードはhttps://github.com/CompVis/attribute-controlで入手できる。

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