論文の概要: StyleForge: Enhancing Text-to-Image Synthesis for Any Artistic Styles with Dual Binding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05256v2
• Date: Wed, 17 Jul 2024 06:15:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 22:19:21.755206
• Title: StyleForge: Enhancing Text-to-Image Synthesis for Any Artistic Styles with Dual Binding
• Title（参考訳）: StyleForge: デュアルバインディングを持つ任意のアーティファクトスタイルのためのテキストと画像の合成を強化する
• Authors: Junseo Park, Beomseok Ko, Hyeryung Jang,
• Abstract要約: 多様な芸術様式にまたがるパーソナライズされたテキスト・ツー・イメージ合成のための新しいアプローチであるSingle-StyleForgeを紹介した。 また、複数のトークンを部分的なスタイル属性に結合することで、画像の品質とテキストアライメントを向上させるMulti-StyleForge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 showcased their ability to create visual images from natural language prompts. However, existing methods like DreamBooth struggle with capturing arbitrary art styles due to the abstract and multifaceted nature of stylistic attributes. We introduce Single-StyleForge, a novel approach for personalized text-to-image synthesis across diverse artistic styles. Using approximately 15 to 20 images of the target style, Single-StyleForge establishes a foundational binding of a unique token identifier with a broad range of attributes of the target style. Additionally, auxiliary images are incorporated for dual binding that guides the consistent representation of crucial elements such as people within the target style. Furthermore, we present Multi-StyleForge, which enhances image quality and text alignment by binding multiple tokens to partial style attributes. Experimental evaluations across six distinct artistic styles demonstrate significant improvements in image quality and perceptual fidelity, as measured by 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から視覚画像を作成する能力を示した。 しかし、DreamBoothのような既存の手法は、スタイリスティックな属性の抽象的で多面的な性質のために、任意のアートスタイルのキャプチャに苦労している。 多様な芸術様式にまたがるパーソナライズされたテキスト・ツー・イメージ合成のための新しいアプローチであるSingle-StyleForgeを紹介した。 ターゲットスタイルの約15～20の画像を使用して、Single-StyleForgeは、ターゲットスタイルの幅広い属性とユニークなトークン識別子の基本的なバインディングを確立する。 さらに、補助的なイメージは二重結合に組み込まれ、ターゲットスタイル内の人々のような重要な要素の一貫性のある表現を導く。 さらに,複数のトークンを部分的なスタイル属性に結合することで,画像の品質とテキストアライメントを向上させるマルチスタイルForgeを提案する。 FID,KID,CLIPスコアによる6つの異なる芸術様式の実験的評価により,画像品質と知覚的忠実度が有意に向上した。

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