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 17:33:48.042202
• 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:
• 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。

関連論文リスト

• Personalized Image Generation with Deep Generative Models: A Decade Survey [51.26287478042516]
  本稿では、様々な生成モデルにまたがって、一般化されたパーソナライズされた画像生成についてレビューする。 まず、異なる生成モデル間でパーソナライズプロセスを標準化する統合フレームワークを定義する。 次に、各生成モデルにおけるパーソナライズ手法の詳細な分析を行い、そのユニークな貢献と革新を強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T17:34:04Z)
• Civiverse: A Dataset for Analyzing User Engagement with Open-Source Text-to-Image Models [0.7209758868768352]
  我々は、何百万もの画像と関連するメタデータを含むCiviverseプロンプトデータセットを解析する。 本稿では,テキストプロンプトのセマンティックな特徴について,プロンプト解析に着目する。 本研究は, 意味的コンテンツの均質化に焦点をあてた上で, 明示的コンテンツの生成を優先する傾向を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-10T21:41:03Z)
• Privacy Preserving Prompt Engineering: A Survey [14.402638881376419]
  事前学習された言語モデル(PLM)は、広範囲の自然言語処理(NLP)タスクを解くのに非常に有能である。 その結果、これらのモデルのサイズは近年顕著に拡大している。 プライバシーに関する懸念は、広く使われている中で大きな障害となっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T04:11:25Z)
• User Modeling and User Profiling: A Comprehensive Survey [0.0]
  本稿では,ユーザモデリングとプロファイリング研究の現状,進化,今後の方向性について調査する。 我々は、初期のステレオタイプモデルから最新のディープラーニング技術までの開発をトレースする、歴史的概要を提供する。 また、プライバシ保護技術に対する重要なニーズと、ユーザモデリングアプローチにおける説明可能性と公正性への推進にも対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T02:06:06Z)
• Recent Advances in Predictive Modeling with Electronic Health Records [71.19967863320647]
  EHRデータを予測モデリングに利用すると、その特徴からいくつかの課題が生じる。 深層学習は、医療を含む様々な応用においてその優位性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T00:31:01Z)
• Fine-Grained Zero-Shot Learning: Advances, Challenges, and Prospects [84.36935309169567]
  ゼロショット学習(ZSL)における微粒化解析の最近の進歩を概観する。 まず、各カテゴリの詳細な分析を行い、既存の手法と手法の分類について述べる。 次に、ベンチマークを要約し、公開データセット、モデル、実装、およびライブラリとしての詳細について説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-31T11:51:24Z)
• SoK: Privacy-Preserving Data Synthesis [72.92263073534899]
  本稿では,プライバシ保護データ合成(PPDS)に注目し,その分野の総合的な概要,分析,議論を行う。 PPDSでは,統計的手法と深層学習(DL)に基づく手法の2つの顕著な研究を統一するマスターレシピを作成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-05T08:29:31Z)
• Geometric Deep Learning for Structure-Based Drug Design: A Survey [83.87489798671155]
  構造に基づく薬物設計(SBDD)は、タンパク質の3次元幾何学を利用して、潜在的な薬物候補を特定する。 近年の幾何学的深層学習の進歩は、3次元幾何学的データを効果的に統合・処理し、この分野を前進させてきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T14:21:58Z)
• Few Shot Semantic Segmentation: a review of methodologies, benchmarks, and open challenges [5.0243930429558885]
  Few-Shot Semanticはコンピュータビジョンの新しいタスクであり、いくつかの例で新しいセマンティッククラスをセグメンテーションできるモデルを設計することを目的としている。 本稿では、Few-Shot Semanticの総合的な調査からなり、その進化を辿り、様々なモデル設計を探求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-12T13:07:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。