論文の概要: Prompt Optimizer of Text-to-Image Diffusion Models for Abstract Concept Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11589v1
• Date: Wed, 17 Apr 2024 17:38:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 12:56:30.602987
• Title: Prompt Optimizer of Text-to-Image Diffusion Models for Abstract Concept Understanding
• Title（参考訳）: 抽象概念理解のためのテキスト・画像拡散モデルのプロンプト最適化
• Authors: Zezhong Fan, Xiaohan Li, Chenhao Fang, Topojoy Biswas, Kaushiki Nag, Jianpeng Xu, Kannan Achan,
• Abstract要約: 本稿では,Pmpt for Abstract Concepts (POAC)を導入し,テキスト・画像拡散モデルの性能向上を図る。 本稿では,事前学習した言語モデルから算出したPrompt Language Model (PLM)を提案する。 本フレームワークでは, 安定拡散モデルと最適化プロンプトによる画像のアライメントに着目し, 強化学習(RL)に基づく最適化戦略を採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.787025432074978
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid evolution of text-to-image diffusion models has opened the door of generative AI, enabling the translation of textual descriptions into visually compelling images with remarkable quality. However, a persistent challenge within this domain is the optimization of prompts to effectively convey abstract concepts into concrete objects. For example, text encoders can hardly express "peace", while can easily illustrate olive branches and white doves. This paper introduces a novel approach named Prompt Optimizer for Abstract Concepts (POAC) specifically designed to enhance the performance of text-to-image diffusion models in interpreting and generating images from abstract concepts. We propose a Prompt Language Model (PLM), which is initialized from a pre-trained language model, and then fine-tuned with a curated dataset of abstract concept prompts. The dataset is created with GPT-4 to extend the abstract concept to a scene and concrete objects. Our framework employs a Reinforcement Learning (RL)-based optimization strategy, focusing on the alignment between the generated images by a stable diffusion model and optimized prompts. Through extensive experiments, we demonstrate that our proposed POAC significantly improves the accuracy and aesthetic quality of generated images, particularly in the description of abstract concepts and alignment with optimized prompts. We also present a comprehensive analysis of our model's performance across diffusion models under different settings, showcasing its versatility and effectiveness in enhancing abstract concept representation.
• Abstract（参考訳）: テキストから画像への拡散モデルの急速な進化により、生成的AIの扉が開き、テキスト記述を目覚ましい品質で視覚的に魅力的な画像に変換することができるようになった。 しかし、この領域における永続的な課題は、抽象概念を具体的なオブジェクトに効果的に伝達するプロンプトの最適化である。 例えば、テキストエンコーダは「平和」をほとんど表現できないが、オリーブの枝や白い葉の描写は容易である。 本稿では,抽象概念から画像の解釈・生成において,テキスト・画像拡散モデルの性能を高めるために,POAC(Prompt Optimizer for Abstract Concepts)という新しいアプローチを提案する。 本稿では,事前学習された言語モデルから初期化され,抽象概念プロンプトのキュレートされたデータセットで微調整されたPrompt Language Model (PLM)を提案する。 データセットはGPT-4で作成され、抽象概念をシーンと具体的なオブジェクトに拡張する。 本フレームワークでは, 安定拡散モデルと最適化プロンプトによる画像のアライメントに着目し, 強化学習(RL)に基づく最適化戦略を採用している。 広範にわたる実験により,提案したPOACは生成した画像の精度と美的品質を著しく向上させ,特に抽象概念の記述や最適化プロンプトとの整合性を向上させることを示した。 また、異なる設定下での拡散モデル間のモデルの性能を包括的に分析し、その汎用性と抽象概念表現の強化効果を示す。

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