論文の概要: DiffStyler: Diffusion-based Localized Image Style Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18461v2
• Date: Tue, 2 Jul 2024 09:36:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 07:19:16.690507
• Title: DiffStyler: Diffusion-based Localized Image Style Transfer
• Title（参考訳）: DiffStyler: 拡散に基づく局所画像スタイル転送
• Authors: Shaoxu Li,
• Abstract要約: 画像スタイル転送は、色、ブラシストローク、形状など、スタイルターゲットの特徴的な特性を持つデジタルイメージを埋め込むことを目的としている。 任意のスタイル転送手法の進歩にもかかわらず、コンテンツセマンティクスとスタイル属性の微妙な均衡は依然として大きな課題である。 本稿ではDiffStylerについて紹介する。DiffStylerは、任意の画像スタイルの効率的な転送を容易にする新しいアプローチである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image style transfer aims to imbue digital imagery with the distinctive attributes of style targets, such as colors, brushstrokes, shapes, whilst concurrently preserving the semantic integrity of the content. Despite the advancements in arbitrary style transfer methods, a prevalent challenge remains the delicate equilibrium between content semantics and style attributes. Recent developments in large-scale text-to-image diffusion models have heralded unprecedented synthesis capabilities, albeit at the expense of relying on extensive and often imprecise textual descriptions to delineate artistic styles. Addressing these limitations, this paper introduces DiffStyler, a novel approach that facilitates efficient and precise arbitrary image style transfer. DiffStyler lies the utilization of a text-to-image Stable Diffusion model-based LoRA to encapsulate the essence of style targets. This approach, coupled with strategic cross-LoRA feature and attention injection, guides the style transfer process. The foundation of our methodology is rooted in the observation that LoRA maintains the spatial feature consistency of UNet, a discovery that further inspired the development of a mask-wise style transfer technique. This technique employs masks extracted through a pre-trained FastSAM model, utilizing mask prompts to facilitate feature fusion during the denoising process, thereby enabling localized style transfer that preserves the original image's unaffected regions. Moreover, our approach accommodates multiple style targets through the use of corresponding masks. Through extensive experimentation, we demonstrate that DiffStyler surpasses previous methods in achieving a more harmonious balance between content preservation and style integration.
• Abstract（参考訳）: 画像スタイルの転送は、カラー、ブラシストローク、シェイプなどのスタイルターゲットの特有な特性を持つデジタルイメージを同時に保存しつつ、コンテンツのセマンティックな整合性を同時に保持することを目的としている。 任意のスタイル転送手法の進歩にもかかわらず、コンテンツセマンティクスとスタイル属性の微妙な均衡は依然として大きな課題である。 近年の大規模テキスト・画像拡散モデルの発展は、芸術様式を記述するための広範かつ不正確なテキスト記述を犠牲にしつつも、前例のない合成能力を秘めている。 これらの制約に対処するため,本稿ではDiffStylerを紹介した。 DiffStylerはテキストから画像への安定拡散モデルベースのLoRAを使ってスタイルターゲットの本質をカプセル化している。 このアプローチには戦略的クロスロラ機能とアテンションインジェクションが組み合わされ、スタイル転送プロセスが導かれる。 提案手法の基礎は,マスク型トランスファー技術の発展にさらに刺激を与える発見であるUNetの空間的特徴一貫性をLoRAが維持しているという観察に根ざしている。 この技術は、事前訓練されたFastSAMモデルから抽出されたマスクを用いて、マスクプロンプトを利用して、デノナイジングプロセス中の特徴融合を促進することにより、元の画像の未影響領域を保存する局所化スタイル転送を可能にする。 さらに,本手法では,対応するマスクを用いて複数のスタイルのターゲットに対応する。 広範にわたる実験を通して,DiffStylerは,コンテンツ保存とスタイル統合の調和の両立を図る上で,従来の手法を超越していることを示す。

関連論文リスト

• DiffuseST: Unleashing the Capability of the Diffusion Model for Style Transfer [13.588643982359413]
  スタイル転送は、スタイル画像の芸術的表現をコンテンツ画像の構造情報と融合させることを目的としている。 既存の方法は特定のネットワークを訓練したり、事前訓練されたモデルを使ってコンテンツやスタイルの特徴を学習する。 本稿では,テキスト埋め込みと空間的特徴を組み合わせた,新しい学習不要なスタイル伝達手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-19T06:42:43Z)
• ZePo: Zero-Shot Portrait Stylization with Faster Sampling [61.14140480095604]
  本稿では,4つのサンプリングステップでコンテンツとスタイルの融合を実現する拡散モデルに基づく,インバージョンフリーなポートレートスタイリングフレームワークを提案する。 本稿では,一貫性機能における冗長な特徴をマージする機能統合戦略を提案し,注意制御の計算負荷を低減させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-10T08:53:41Z)
• D2Styler: Advancing Arbitrary Style Transfer with Discrete Diffusion Methods [2.468658581089448]
  D$2$Styler (Discrete Diffusion Styler) と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 本手法では,アダプティブインスタンス正規化(AdaIN)機能を逆拡散過程のコンテキストガイドとして用いる。 実験により、D$2$Stylerは高品質なスタイル変換画像を生成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T05:47:06Z)
• ArtWeaver: Advanced Dynamic Style Integration via Diffusion Model [73.95608242322949]
  Stylized Text-to-Image Generation (STIG)は、テキストプロンプトとスタイル参照画像から画像を生成することを目的としている。 我々は、事前訓練された安定拡散を利用して、誤解釈スタイルや一貫性のない意味論といった課題に対処する新しいフレームワーク、ArtWeaverを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T07:19:40Z)
• Style Injection in Diffusion: A Training-free Approach for Adapting Large-scale Diffusion Models for Style Transfer [19.355744690301403]
  本研究では,事前学習した大規模拡散モデルに基づく新たな芸術的スタイル伝達手法を提案する。 実験の結果,提案手法は従来の手法と拡散型方式の両方で最先端の手法を超越していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T09:53:12Z)
• Style Aligned Image Generation via Shared Attention [61.121465570763085]
  本稿では,一連の生成画像間のスタイルアライメントを確立する技術であるStyleAlignedを紹介する。 拡散過程において、最小限の注意共有を生かして、T2Iモデル内の画像間のスタイル整合性を維持する。 本手法は,多種多様なスタイルやテキストのプロンプトにまたがって評価を行い,高品質で忠実であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-04T18:55:35Z)
• A Unified Arbitrary Style Transfer Framework via Adaptive Contrastive Learning [84.8813842101747]
  Unified Contrastive Arbitrary Style Transfer (UCAST)は、新しいスタイルの学習・伝達フレームワークである。 入力依存温度を導入することで,スタイル伝達のための適応型コントラスト学習方式を提案する。 本フレームワークは,スタイル表現とスタイル伝達のための並列コントラスト学習方式,スタイル分布を効果的に学習するためのドメイン拡張モジュール,スタイル伝達のための生成ネットワークという,3つの重要なコンポーネントから構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-09T04:35:00Z)
• DiffStyler: Controllable Dual Diffusion for Text-Driven Image Stylization [66.42741426640633]
  DiffStylerは、拡散された結果の内容とスタイルのバランスを制御するための二重拡散処理アーキテクチャである。 本稿では、逆復調処理をベースとしたコンテンツ画像に基づく学習可能なノイズを提案し、そのスタイリング結果により、コンテンツ画像の構造情報をよりよく保存する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-19T12:30:44Z)
• Domain Enhanced Arbitrary Image Style Transfer via Contrastive Learning [84.8813842101747]
  Contrastive Arbitrary Style Transfer (CAST) は、新しいスタイル表現学習法である。 本フレームワークは,スタイルコード符号化のための多層スタイルプロジェクタ,スタイル分布を効果的に学習するためのドメイン拡張モジュール,画像スタイル転送のための生成ネットワークという,3つのキーコンポーネントから構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-19T13:11:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。