論文の概要: FreeTuner: Any Subject in Any Style with Training-free Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14201v2
• Date: Mon, 27 May 2024 03:14:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 03:08:56.461773
• Title: FreeTuner: Any Subject in Any Style with Training-free Diffusion
• Title（参考訳）: FreeTuner: トレーニング不要の拡散を伴うあらゆるスタイルの課題
• Authors: Youcan Xu, Zhen Wang, Jun Xiao, Wei Liu, Long Chen,
• Abstract要約: FreeTunerは、フレキシブルでトレーニングのない、作曲のパーソナライズのためのメソッドで、任意のユーザが提供する対象を、ユーザが提供するスタイルで生成することができる。 提案手法では, 生成過程を2段階に分けて, 概念の絡みを効果的に緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.18034002758044
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the advance of diffusion models, various personalized image generation methods have been proposed. However, almost all existing work only focuses on either subject-driven or style-driven personalization. Meanwhile, state-of-the-art methods face several challenges in realizing compositional personalization, i.e., composing different subject and style concepts, such as concept disentanglement, unified reconstruction paradigm, and insufficient training data. To address these issues, we introduce FreeTuner, a flexible and training-free method for compositional personalization that can generate any user-provided subject in any user-provided style (see Figure 1). Our approach employs a disentanglement strategy that separates the generation process into two stages to effectively mitigate concept entanglement. FreeTuner leverages the intermediate features within the diffusion model for subject concept representation and introduces style guidance to align the synthesized images with the style concept, ensuring the preservation of both the subject's structure and the style's aesthetic features. Extensive experiments have demonstrated the generation ability of FreeTuner across various personalization settings.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルの進歩により、様々なパーソナライズされた画像生成法が提案されている。 しかしながら、既存の作業のほとんどは、主観的あるいはスタイル的パーソナライゼーションにのみ焦点をあてている。 一方、最先端の手法は、構成的パーソナライゼーションを実現する上でいくつかの課題に直面している。 これらの問題に対処するために、FreeTunerを導入する。FreeTunerは、フレキシブルでトレーニングのない、作曲のパーソナライズのためのメソッドで、任意のユーザが提供する対象を、ユーザが提供するスタイルで生成することができる(図1参照)。 提案手法では, 生成過程を2段階に分けて, 概念の絡みを効果的に緩和する。 FreeTunerは、主題概念表現のための拡散モデル内の中間的特徴を活用し、合成画像とスタイル概念を整合させるスタイルガイダンスを導入し、被験者の構造とスタイルの美的特徴の両方を確実に保持する。 大規模な実験は、さまざまなパーソナライズ設定でFreeTunerの生成能力を実証した。

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