論文の概要: Identity Decoupling for Multi-Subject Personalization of Text-to-Image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04243v3
• Date: Mon, 28 Oct 2024 08:22:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:17:24.652987
• Title: Identity Decoupling for Multi-Subject Personalization of Text-to-Image Models
• Title（参考訳）: テキスト・画像モデルの多目的パーソナライズのためのアイデンティティ・デカップリング
• Authors: Sangwon Jang, Jaehyeong Jo, Kimin Lee, Sung Ju Hwang,
• Abstract要約: マルチオブジェクトパーソナライズを可能にする新しいフレームワークである MuDI を提案する。 本研究の主な目的は,セグメンテーションのための基礎モデルによって生成されたセグメンテーションの活用である。 実験結果から,MuDIは同一性ミキシングを伴わずに高品質なパーソナライズされたイメージを生成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.05234562835136
• License:
• Abstract: Text-to-image diffusion models have shown remarkable success in generating personalized subjects based on a few reference images. However, current methods often fail when generating multiple subjects simultaneously, resulting in mixed identities with combined attributes from different subjects. In this work, we present MuDI, a novel framework that enables multi-subject personalization by effectively decoupling identities from multiple subjects. Our main idea is to utilize segmented subjects generated by a foundation model for segmentation (Segment Anything) for both training and inference, as a form of data augmentation for training and initialization for the generation process. Moreover, we further introduce a new metric to better evaluate the performance of our method on multi-subject personalization. Experimental results show that our MuDI can produce high-quality personalized images without identity mixing, even for highly similar subjects as shown in Figure 1. Specifically, in human evaluation, MuDI obtains twice the success rate for personalizing multiple subjects without identity mixing over existing baselines and is preferred over 70% against the strongest baseline.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ拡散モデルでは、いくつかの参照画像に基づいてパーソナライズされた被写体を生成することに顕著な成功を収めている。 しかし、複数の被写体を同時に生成する際には、現在の手法が失敗することが多く、異なる被写体からの複合属性が混在する。 本研究では,複数の被験者のアイデンティティを効果的に分離することで,マルチオブジェクトのパーソナライズを可能にする新しいフレームワークであるMuDIを提案する。 本研究の目的は,学習と推論の両方にセグメンテーション(セグメンテーション)の基礎モデルによって生成されたセグメンテーションを,生成プロセスのトレーニングと初期化のためのデータ拡張の一形態として活用することである。 さらに,本手法の多目的パーソナライゼーションにおける性能を評価するための新しい指標を提案する。 実験結果から,図1に示すような非常に類似した被験者であっても,同一性混合を伴わない高品質なパーソナライズ画像が作成可能であることが示された。 特に人的評価において、MuDIは、既存のベースラインに対してアイデンティティを混合せずに複数の被験者をパーソナライズする成功率の2倍を取得し、最強ベースラインに対して70%以上が好ましい。

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