論文の概要: Semantica: An Adaptable Image-Conditioned Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14857v1
• Date: Thu, 23 May 2024 17:58:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 13:27:25.675556
• Title: Semantica: An Adaptable Image-Conditioned Diffusion Model
• Title（参考訳）: Semantica: 適応型画像共有拡散モデル
• Authors: Manoj Kumar, Neil Houlsby, Emiel Hoogeboom,
• Abstract要約: 本稿では,条件付き画像のセマンティクスに基づいて画像を生成することができる画像条件拡散モデルであるSemanticaを紹介する。 ImageNet, LSUN Churches, LSUN Bedroom, SUN397におけるSemanticaの転写特性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.892042877725125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the task of adapting image generative models to different datasets without finetuneing. To this end, we introduce Semantica, an image-conditioned diffusion model capable of generating images based on the semantics of a conditioning image. Semantica is trained exclusively on web-scale image pairs, that is it receives a random image from a webpage as conditional input and models another random image from the same webpage. Our experiments highlight the expressivity of pretrained image encoders and necessity of semantic-based data filtering in achieving high-quality image generation. Once trained, it can adaptively generate new images from a dataset by simply using images from that dataset as input. We study the transfer properties of Semantica on ImageNet, LSUN Churches, LSUN Bedroom and SUN397.
• Abstract（参考訳）: 画像生成モデルを微調整なしで異なるデータセットに適応させる作業について検討する。 この目的のために,条件付き画像のセマンティクスに基づいて画像を生成することができる画像条件拡散モデルであるSemanticaを紹介する。 Semanticaは、条件入力としてWebページからランダムなイメージを受け取り、同じWebページから別のランダムなイメージをモデル化する。 実験では,事前学習した画像エンコーダの表現性と,高品質な画像生成を実現するための意味に基づくデータフィルタリングの必要性を強調した。 トレーニングが完了すると、データセットからのイメージを入力として単純に使用することで、データセットから新しいイメージを適応的に生成できる。 ImageNet, LSUN Churches, LSUN Bedroom, SUN397におけるSemanticaの転写特性について検討した。

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