論文の概要: Text-to-Image Synthesis for Any Artistic Styles: Advancements in Personalized Artistic Image Generation via Subdivision and Dual Binding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05256v1
• Date: Mon, 8 Apr 2024 07:43:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 18:41:48.763569
• Title: Text-to-Image Synthesis for Any Artistic Styles: Advancements in Personalized Artistic Image Generation via Subdivision and Dual Binding
• Title（参考訳）: 任意の芸術的スタイルのためのテキスト・ツー・イメージ合成:サブディビジョンとデュアルバインディングによるパーソナライズされた芸術的画像生成の進歩
• Authors: Junseo Park, Beomseok Ko, Hyeryung Jang,
• Abstract要約: テキストプロンプトから特定のスタイルの多様な画像を生成するために、Single-StyleForgeファインチューニングされたテキスト・ツー・イメージ拡散モデル。 我々は,Multi-StyleForgeと呼ばれる手法を用いて,スタイルの品質とテキスト画像のアライメントを改善する方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.291687946822539
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent advancements in text-to-image models, such as Stable Diffusion, have demonstrated their ability to synthesize visual images through natural language prompts. One approach of personalizing text-to-image models, exemplified by DreamBooth, fine-tunes the pre-trained model by binding unique text identifiers with a few images of a specific subject. Although existing fine-tuning methods have demonstrated competence in rendering images according to the styles of famous painters, it is still challenging to learn to produce images encapsulating distinct art styles due to abstract and broad visual perceptions of stylistic attributes such as lines, shapes, textures, and colors. In this paper, we introduce a new method, Single-StyleForge, for personalization. It fine-tunes pre-trained text-to-image diffusion models to generate diverse images in specified styles from text prompts. By using around 15-20 images of the target style, the approach establishes a foundational binding of a unique token identifier with a broad range of the target style. It also utilizes auxiliary images to strengthen this binding, resulting in offering specific guidance on representing elements such as persons in a target style-consistent manner. In addition, we present ways to improve the quality of style and text-image alignment through a method called Multi-StyleForge, which inherits the strategy used in StyleForge and learns tokens in multiple. Experimental evaluation conducted on six distinct artistic styles demonstrates substantial improvements in both the quality of generated images and the perceptual fidelity metrics, such as FID, KID, and CLIP scores.
• Abstract（参考訳）: 安定拡散(Stable Diffusion)のようなテキスト・画像モデルの最近の進歩は、自然言語のプロンプトを通じて視覚画像を合成する能力を示している。 DreamBoothによって実証されたテキスト・ツー・イメージ・モデルをパーソナライズする1つのアプローチは、特定の対象のいくつかの画像とユニークなテキスト識別子を結合することによって、事前訓練されたモデルを微調整する。 既存のファインチューニング手法は、著名な画家の様式に従って画像を描画する能力を示しているが、線、形、テクスチャ、色などの様式的属性の抽象的、広義の視覚的知覚により、異なる芸術様式をカプセル化したイメージを制作することを学ぶことは依然として困難である。 本稿では,パーソナライズのための新しい手法であるSingle-StyleForgeを提案する。 事前訓練されたテキスト間の拡散モデルを微調整し、テキストプロンプトから特定のスタイルの多様な画像を生成する。 ターゲットスタイルの約15～20の画像を使用することで、ターゲットスタイルの広い範囲にユニークなトークン識別子の基本的な結合を確立する。 また、補助画像を利用してこの結合を強化することで、ターゲットスタイルの一貫性のある方法で人物などの要素を表現するための具体的なガイダンスを提供する。 さらに,StyleForgeの戦略を継承し,複数のトークンを学習するMulti-StyleForgeという手法により,スタイルの品質とテキストイメージのアライメントを改善する方法を提案する。 6つの異なる芸術的スタイルで行われた実験的評価は、生成した画像の品質と、FID、KID、CLIPスコアなどの知覚的忠実度の測定値の両方が大幅に改善されていることを示している。

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