論文の概要: Customizing Text-to-Image Models with a Single Image Pair

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01536v2
• Date: Mon, 28 Oct 2024 17:02:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:15:18.692755
• Title: Customizing Text-to-Image Models with a Single Image Pair
• Title（参考訳）: 単一画像ペアによるテキスト・ツー・イメージモデルのカスタマイズ
• Authors: Maxwell Jones, Sheng-Yu Wang, Nupur Kumari, David Bau, Jun-Yan Zhu,
• Abstract要約: 芸術再解釈(Art repretation)は、参照された作品のバリエーションを作成し、異なる芸術様式を示すペアアートを作るプラクティスである。 Pair Customizationは1つの画像対からスタイリスティックな違いを学習し、取得したスタイルを生成プロセスに適用する新しいカスタマイズ手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.49970731632113
• License:
• Abstract: Art reinterpretation is the practice of creating a variation of a reference work, making a paired artwork that exhibits a distinct artistic style. We ask if such an image pair can be used to customize a generative model to capture the demonstrated stylistic difference. We propose Pair Customization, a new customization method that learns stylistic difference from a single image pair and then applies the acquired style to the generation process. Unlike existing methods that learn to mimic a single concept from a collection of images, our method captures the stylistic difference between paired images. This allows us to apply a stylistic change without overfitting to the specific image content in the examples. To address this new task, we employ a joint optimization method that explicitly separates the style and content into distinct LoRA weight spaces. We optimize these style and content weights to reproduce the style and content images while encouraging their orthogonality. During inference, we modify the diffusion process via a new style guidance based on our learned weights. Both qualitative and quantitative experiments show that our method can effectively learn style while avoiding overfitting to image content, highlighting the potential of modeling such stylistic differences from a single image pair.
• Abstract（参考訳）: 芸術再解釈(Art repretation)は、参照された作品のバリエーションを作成し、異なる芸術様式を示すペアアートを作るプラクティスである。 そこで我々は,このような画像ペアを用いて生成モデルをカスタマイズし,提示された形式的差異を捉えることができるかどうかを問う。 Pair Customizationは、単一の画像対からスタイリスティックな違いを学習し、取得したスタイルを生成プロセスに適用する新しいカスタマイズ手法である。 画像の集合から1つの概念を模倣することを学習する既存の方法とは異なり、本手法はペア画像間の構造的差異をキャプチャする。 これにより、例の中の特定の画像コンテンツに過度に適合することなく、スタイリスティックな変更を適用できます。 この新たな課題に対処するために、我々は、スタイルと内容を異なるLoRA重み空間に明確に分離する共同最適化手法を採用した。 我々はこれらのスタイルとコンテンツ重みを最適化し、その直交性を奨励しながら、スタイルとコンテンツイメージを再現する。 推論中に、学習した重みに基づく新しいスタイルのガイダンスを用いて拡散過程を変更する。 定性的かつ定量的な実験は,画像コンテンツへの過度な適合を回避しつつ,そのスタイルを効果的に学習できることを示し,そのようなスタイル的差異を1つの画像対からモデル化する可能性を強調した。

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