論文の概要: MultiBooth: Towards Generating All Your Concepts in an Image from Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14239v1
- Date: Mon, 22 Apr 2024 14:47:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 13:47:08.890926
- Title: MultiBooth: Towards Generating All Your Concepts in an Image from Text
- Title（参考訳）: MultiBooth: テキストからすべての概念を生成する
- Authors: Chenyang Zhu, Kai Li, Yue Ma, Chunming He, Li Xiu,
- Abstract要約: 本稿では,テキストからの画像生成において,マルチコンセプトをカスタマイズするための新しい,効率的な手法であるMultiBoothを紹介する。
単一概念学習フェーズでは,多モード画像エンコーダと効率的な概念符号化技術を用いて,各概念の簡潔かつ識別的な表現を学習する。
多概念統合フェーズでは、有界ボックスを用いて、相互注意マップ内の各概念の生成領域を定義する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.202136769742918
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces MultiBooth, a novel and efficient technique for multi-concept customization in image generation from text. Despite the significant advancements in customized generation methods, particularly with the success of diffusion models, existing methods often struggle with multi-concept scenarios due to low concept fidelity and high inference cost. MultiBooth addresses these issues by dividing the multi-concept generation process into two phases: a single-concept learning phase and a multi-concept integration phase. During the single-concept learning phase, we employ a multi-modal image encoder and an efficient concept encoding technique to learn a concise and discriminative representation for each concept. In the multi-concept integration phase, we use bounding boxes to define the generation area for each concept within the cross-attention map. This method enables the creation of individual concepts within their specified regions, thereby facilitating the formation of multi-concept images. This strategy not only improves concept fidelity but also reduces additional inference cost. MultiBooth surpasses various baselines in both qualitative and quantitative evaluations, showcasing its superior performance and computational efficiency. Project Page: https://multibooth.github.io/
- Abstract（参考訳）: 本稿では,テキストからの画像生成において,マルチコンセプトをカスタマイズするための新しい,効率的な手法であるMultiBoothを紹介する。
カスタマイズされた生成手法、特に拡散モデルの成功にもかかわらず、既存の手法はコンセプトの忠実度が低く、推論コストが高いため、多概念シナリオに苦しむことが多い。
MultiBoothは、マルチコンセプト生成プロセスを、シングルコンセプト学習フェーズとマルチコンセプト統合フェーズの2つのフェーズに分割することで、これらの問題に対処する。
シングルコンセプト学習フェーズでは,マルチモーダル画像エンコーダと効率的な概念エンコーダを用いて,各概念の簡潔かつ識別的な表現を学習する。
多概念統合フェーズでは、有界ボックスを用いて、相互注意マップ内の各概念の生成領域を定義する。
本手法により,特定領域における個々の概念の作成が可能となり,マルチコンセプト画像の生成が容易になる。
この戦略は概念の忠実性を改善するだけでなく、追加の推論コストを削減する。
MultiBoothは質的評価と定量的評価の両方において様々なベースラインを超え、その優れた性能と計算効率を示している。
Project Page: https://multibooth.github.io/
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