論文の概要: Streamlining Image Editing with Layered Diffusion Brushes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00313v1
• Date: Wed, 1 May 2024 04:30:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 16:37:17.227484
• Title: Streamlining Image Editing with Layered Diffusion Brushes
• Title（参考訳）: 層状拡散ブラシを用いた画像編集
• Authors: Peyman Gholami, Robert Xiao,
• Abstract要約: 我々のシステムは、ハイエンドの消費者向けGPUを使用して、140ミリ秒以内の512x512画像に1回の編集を行う。 提案手法は,オブジェクト属性の調整,エラー訂正,逐次的なプロンプトベースのオブジェクト配置と操作など,さまざまなタスクに対して有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.738398948669609
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Denoising diffusion models have recently gained prominence as powerful tools for a variety of image generation and manipulation tasks. Building on this, we propose a novel tool for real-time editing of images that provides users with fine-grained region-targeted supervision in addition to existing prompt-based controls. Our novel editing technique, termed Layered Diffusion Brushes, leverages prompt-guided and region-targeted alteration of intermediate denoising steps, enabling precise modifications while maintaining the integrity and context of the input image. We provide an editor based on Layered Diffusion Brushes modifications, which incorporates well-known image editing concepts such as layer masks, visibility toggles, and independent manipulation of layers; regardless of their order. Our system renders a single edit on a 512x512 image within 140 ms using a high-end consumer GPU, enabling real-time feedback and rapid exploration of candidate edits. We validated our method and editing system through a user study involving both natural images (using inversion) and generated images, showcasing its usability and effectiveness compared to existing techniques such as InstructPix2Pix and Stable Diffusion Inpainting for refining images. Our approach demonstrates efficacy across a range of tasks, including object attribute adjustments, error correction, and sequential prompt-based object placement and manipulation, demonstrating its versatility and potential for enhancing creative workflows.
• Abstract（参考訳）: 近年,様々な画像生成や操作タスクのための強力なツールとして,拡散モデルが注目されている。 そこで本研究では,既存のプロンプトベースの制御に加えて,詳細な領域を対象とする画像のリアルタイム編集を行う新しいツールを提案する。 新たな編集技術であるLayered Diffusion Brushesは,入力画像の整合性とコンテキストを維持しつつ,正確な修正を可能にする。 レイヤマスクや可視性トグル,レイヤの独立した操作といった,よく知られたイメージ編集概念を取り入れた,レイヤ拡散ブラシ修正に基づくエディタを提供する。 我々のシステムは、ハイエンドの消費者向けGPUを用いて、140ms以内の512×512イメージに対して1回の編集を行い、リアルタイムフィードバックと候補編集の迅速な探索を可能にした。 InstructPix2PixやStable Diffusion Inpaintingなどの既存技術と比較して,自然画像と生成画像の両方を併用したユーザスタディにより,本手法と編集システムの有効性を検証した。 提案手法は, オブジェクト属性調整, エラー訂正, 逐次的プロンプトに基づくオブジェクト配置と操作など, 多様なタスクに対して有効性を示し, その汎用性と創造的ワークフローの強化の可能性を示す。

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