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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05538v3
• Date: Mon, 07 Apr 2025 08:08:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 20:14:38.570205
• 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, Xiaoyong Wei, Wentao Hu, Jinlin Wu, Jiaxin Wu, Wengyu Zhang, Zhaoxiang Zhang, Zhen Lei, Qing Li,
• Abstract要約: 本稿では,テストタイム微調整(TTF)と事前学習適応(PTA)に分類できるPCS研究の一般的な枠組みを紹介する。 対象、顔、スタイルのパーソナライゼーションといった分野における専門的なタスクを探求し、独自の課題とイノベーションを強調します。 有望な進展にもかかわらず、我々は、オーバーフィッティングや、主題の忠実さとテキストアライメントのトレードオフなど、現在進行中の課題についても議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.79316736660402
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in diffusion models have significantly impacted content creation, leading to the emergence of Personalized Content Synthesis (PCS). By utilizing a small set of user-provided examples featuring the same subject, PCS aims to tailor this subject to specific user-defined prompts. Over the past two years, more than 150 methods have been introduced in this area. However, existing surveys primarily focus on text-to-image generation, with few providing up-to-date summaries on PCS. This paper provides a comprehensive survey of PCS, introducing the general frameworks of PCS research, which can be categorized into test-time fine-tuning (TTF) and pre-trained adaptation (PTA) approaches. We analyze the strengths, limitations, and key techniques of these methodologies. Additionally, we explore specialized tasks within the field, such as object, face, and style personalization, while highlighting their unique challenges and innovations. Despite the promising progress, we also discuss ongoing challenges, including overfitting and the trade-off between subject fidelity and text alignment. Through this detailed overview and analysis, we propose future directions to further the development of PCS.
• Abstract（参考訳）: 近年の拡散モデルの発展は、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。 同じ主題を特徴とする少数のユーザ提供例を活用することで、PCSは、特定のユーザ定義のプロンプトに対して、この主題をカスタマイズすることを目指している。 過去2年間に150以上の方法が導入されている。 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焦点を当てており、PCSに最新の要約を提供するものは少ない。 本稿では,PCS の総合的な調査を行い,テストタイム微調整 (TTF) と事前訓練適応 (PTA) のアプローチに分類できる PCS 研究の一般的なフレームワークを紹介する。 これらの方法論の強み、限界、そして重要な技術を分析します。 さらに、私たちは、オブジェクト、顔、スタイルのパーソナライゼーションといった分野における特別なタスクを探求し、独自の課題やイノベーションを強調します。 有望な進展にもかかわらず、我々は、オーバーフィッティングや、主題の忠実さとテキストアライメントのトレードオフなど、現在進行中の課題についても議論する。 この詳細な概要と分析を通して,PCSのさらなる発展に向けた今後の方向性を提案する。

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