論文の概要: LEAST: "Local" text-conditioned image style transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16330v1
• Date: Sat, 25 May 2024 19:06:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 21:47:39.585279
• Title: LEAST: "Local" text-conditioned image style transfer
• Title（参考訳）: LEAST: "ローカル" テキスト条件の画像スタイル転送
• Authors: Silky Singh, Surgan Jandial, Simra Shahid, Abhinav Java,
• Abstract要約: テキスト条件付きスタイル転送により、ユーザーはテキスト記述を通じて、希望する芸術的スタイルを伝達できる。 我々は,テキスト条件付き画像編集とスタイル転送技術について,正確な「ローカル」スタイル転送のためのユーザプロンプトのきめ細かい理解に基づいて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.47996065798589
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Text-conditioned style transfer enables users to communicate their desired artistic styles through text descriptions, offering a new and expressive means of achieving stylization. In this work, we evaluate the text-conditioned image editing and style transfer techniques on their fine-grained understanding of user prompts for precise "local" style transfer. We find that current methods fail to accomplish localized style transfers effectively, either failing to localize style transfer to certain regions in the image, or distorting the content and structure of the input image. To this end, we carefully design an end-to-end pipeline that guarantees local style transfer according to users' intent. Further, we substantiate the effectiveness of our approach through quantitative and qualitative analysis. The project code is available at: https://github.com/silky1708/local-style-transfer.
• Abstract（参考訳）: テキスト条件付きスタイル転送により、ユーザーはテキスト記述を通じて、希望する芸術スタイルをコミュニケーションでき、スタイリゼーションを実現するための新しい表現力のある手段を提供する。 本研究では,テキスト条件付き画像編集とスタイル転送技術について,ユーザプロンプトのきめ細かい理解に基づいて評価する。 画像中の特定の領域へのスタイル転送のローカライズに失敗したり、入力画像の内容や構造を歪ませたりするなど、現在の手法では局所化スタイル転送を効果的に達成できなかった。 この目的のために,ユーザの意図に応じて局所的なスタイル転送を保証するエンドツーエンドパイプラインを慎重に設計する。 さらに,定量的および定性的分析により,本手法の有効性を検証した。 プロジェクトのコードは、https://github.com/silky1708/local-style-transfer.comで公開されている。

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