論文の概要: A Survey on Personalized Content Synthesis with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05538v1
• Date: Thu, 9 May 2024 04:36:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 14:12:43.932844
• Title: A Survey on Personalized Content Synthesis with Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いたパーソナライズドコンテンツ合成に関する研究
• Authors: Xulu Zhang, Xiao-Yong Wei, Wengyu Zhang, Jinlin Wu, Zhaoxiang Zhang, Zhen Lei, Qing Li,
• Abstract要約: PCSは、特定のユーザ定義のプロンプトに対する関心の主題をカスタマイズすることを目的としている。 過去2年間で150以上の方法が提案されている。 本稿では,PCSの拡散モデルに着目した包括的調査を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.01364199734464
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in generative models have significantly impacted content creation, leading to the emergence of Personalized Content Synthesis (PCS). With a small set of user-provided examples, PCS aims to customize the subject of interest to specific user-defined prompts. Over the past two years, more than 150 methods have been proposed. However, existing surveys mainly focus on text-to-image generation, with few providing up-to-date summaries on PCS. This paper offers a comprehensive survey of PCS, with a particular focus on the diffusion models. Specifically, we introduce the generic frameworks of PCS research, which can be broadly classified into optimization-based and learning-based approaches. We further categorize and analyze these methodologies, discussing their strengths, limitations, and key techniques. Additionally, we delve into specialized tasks within the field, such as personalized object generation, face synthesis, and style personalization, highlighting their unique challenges and innovations. Despite encouraging progress, we also present an analysis of the challenges such as overfitting and the trade-off between subject fidelity and text alignment. Through this detailed overview and analysis, we propose future directions to advance the development of PCS.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルの最近の進歩は、コンテンツ生成に大きな影響を与え、パーソナライズド・コンテント・シンセサイザー(PCS)の出現につながった。 ユーザが提供するサンプルの小さなセットで、PCSは特定のユーザ定義のプロンプトに対象をカスタマイズすることを目的としている。 過去2年間で150以上の方法が提案されている。 しかし、既存の調査は主にテキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションに重点を置いており、PCSに最新の要約を提供するものは少ない。 本稿では,PCSの拡散モデルに着目した包括的調査を行う。 具体的には,PCS研究の一般的なフレームワークを紹介し,最適化に基づくアプローチと学習に基づくアプローチに大きく分類することができる。 さらに、これらの方法論を分類し、分析し、その強み、限界、そして重要な技術について議論する。 さらに、私たちは、パーソナライズされたオブジェクト生成、顔合成、スタイルのパーソナライゼーションなど、フィールド内の特別なタスクを探求し、それらの固有の課題とイノベーションを強調します。 進歩を奨励しているにもかかわらず、本研究では、過剰適合や、主観的忠実度とテキストアライメントのトレードオフといった課題についても分析する。 この詳細な概要と分析を通して,PCSの開発を進めるための今後の方向性を提案する。

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