論文の概要: RectifID: Personalizing Rectified Flow with Anchored Classifier Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14677v4
• Date: Tue, 10 Dec 2024 14:51:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:34:28.588553
• Title: RectifID: Personalizing Rectified Flow with Anchored Classifier Guidance
• Title（参考訳）: RectifID: Anchored Classifier Guidanceを用いた定位流れのパーソナライズ
• Authors: Zhicheng Sun, Zhenhao Yang, Yang Jin, Haozhe Chi, Kun Xu, Kun Xu, Liwei Chen, Hao Jiang, Yang Song, Kun Gai, Yadong Mu,
• Abstract要約: 既存の分類器を用いて拡散モデルを操り、画像のパーソナライズのためのトレーニングフリー手法を利用する。 本研究は,近年の補正フローの枠組みに基づいて,バニラ分類器指導の限界を簡単な固定点解法で解決できることを示唆する。 本発明の方法は、市販画像識別装置の異なる正流に実装され、人間の顔、生きた被写体、特定の対象物に対して有利なパーソナライズ結果を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.69996772681004
• License:
• Abstract: Customizing diffusion models to generate identity-preserving images from user-provided reference images is an intriguing new problem. The prevalent approaches typically require training on extensive domain-specific images to achieve identity preservation, which lacks flexibility across different use cases. To address this issue, we exploit classifier guidance, a training-free technique that steers diffusion models using an existing classifier, for personalized image generation. Our study shows that based on a recent rectified flow framework, the major limitation of vanilla classifier guidance in requiring a special classifier can be resolved with a simple fixed-point solution, allowing flexible personalization with off-the-shelf image discriminators. Moreover, its solving procedure proves to be stable when anchored to a reference flow trajectory, with a convergence guarantee. The derived method is implemented on rectified flow with different off-the-shelf image discriminators, delivering advantageous personalization results for human faces, live subjects, and certain objects. Code is available at https://github.com/feifeiobama/RectifID.
• Abstract（参考訳）: ユーザが提供する参照画像からID保存画像を生成するための拡散モデルのカスタマイズは、興味深い新しい問題である。 一般的なアプローチでは、さまざまなユースケースの柔軟性に欠けるID保存を実現するために、広範なドメイン固有のイメージのトレーニングが必要となる。 この問題に対処するために,既存の分類器を用いて拡散モデルを操るトレーニングフリーな手法である分類器指導を利用して,画像のパーソナライズを行う。 本研究は,近年の正統化フローの枠組みに基づいて,特定分類器を必要とする場合のバニラ分類器指導の限界を,簡単な固定点法で解決し,オフザシェルフ画像識別器によるフレキシブルなパーソナライゼーションを実現することを示唆している。 さらに、その解法は、収束保証とともに基準流路に固定されたときに安定であることが証明される。 本発明の方法は、市販画像識別装置の異なる整流流れに実装され、人間の顔、生きた被写体、特定の対象物に対して有利なパーソナライズ結果を提供する。 コードはhttps://github.com/feifeiobama/RectifIDで入手できる。

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