論文の概要: Interactive Visual Learning for Stable Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16069v1
• Date: Mon, 22 Apr 2024 23:23:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 18:22:04.758127
• Title: Interactive Visual Learning for Stable Diffusion
• Title（参考訳）: 安定拡散のための対話型ビジュアルラーニング
• Authors: Seongmin Lee, Benjamin Hoover, Hendrik Strobelt, Zijie J. Wang, ShengYun Peng, Austin Wright, Kevin Li, Haekyu Park, Haoyang Yang, Polo Chau,
• Abstract要約: Diffusion Explainerは、Diffusionベースの生成モデルがどのように説得力のあるイメージを生成するかを説明するツールである。 これは、Stable Diffusionの複雑なコンポーネントの視覚的概要と、その基盤となるオペレーションの詳細な説明を密に統合する。 113カ国にまたがる7,200以上のユーザが,当社のオープンソースツールを使用しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.866499462799645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion-based generative models' impressive ability to create convincing images has garnered global attention. However, their complex internal structures and operations often pose challenges for non-experts to grasp. We introduce Diffusion Explainer, the first interactive visualization tool designed to elucidate how Stable Diffusion transforms text prompts into images. It tightly integrates a visual overview of Stable Diffusion's complex components with detailed explanations of their underlying operations. This integration enables users to fluidly transition between multiple levels of abstraction through animations and interactive elements. Offering real-time hands-on experience, Diffusion Explainer allows users to adjust Stable Diffusion's hyperparameters and prompts without the need for installation or specialized hardware. Accessible via users' web browsers, Diffusion Explainer is making significant strides in democratizing AI education, fostering broader public access. More than 7,200 users spanning 113 countries have used our open-sourced tool at https://poloclub.github.io/diffusion-explainer/. A video demo is available at https://youtu.be/MbkIADZjPnA.
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づく生成モデルによる説得力のある画像生成能力は、世界的な注目を集めている。 しかし、それらの複雑な内部構造や操作は、非専門家が把握すべき課題をしばしば引き起こす。 我々はDiffusion Explainerを紹介した。Diffusionはテキストプロンプトを画像に変換するための対話型可視化ツールだ。 これは、Stable Diffusionの複雑なコンポーネントの視覚的概要と、その基盤となるオペレーションの詳細な説明を密に統合する。 この統合により、ユーザはアニメーションとインタラクティブな要素を通じて、複数のレベルの抽象化を流動的に移行できる。 Diffusion Explainerは、リアルタイムのハンズオン体験を提供するため、ユーザーはインストールや特別なハードウェアを必要とせずに、Stable Diffusionのハイパーパラメータとプロンプトを調整できる。 ユーザのWebブラウザ経由でアクセス可能なDiffusion Explainerは、AI教育の民主化と、より広範なパブリックアクセスの促進に大きく貢献している。 113カ国にまたがる7200以上のユーザが、https://poloclub.github.io/diffusion-explainer/.comでオープンソースツールを使用しています。 ビデオデモはhttps://youtu.be/MbkIADZjPnA.comで公開されている。

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