論文の概要: Inpaint Biases: A Pathway to Accurate and Unbiased Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18762v2
• Date: Thu, 30 May 2024 10:58:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 12:40:32.344064
• Title: Inpaint Biases: A Pathway to Accurate and Unbiased Image Generation
• Title（参考訳）: Inpaint Biases: 正確な画像生成と不偏画像生成のための道
• Authors: Jiyoon Myung, Jihyeon Park,
• Abstract要約: Inpaint Biasesフレームワークは,画像生成の精度を高めるために,ユーザ定義マスクとインペイント技術を利用する。 我々は,このフレームワークが生成した画像のユーザ意図に対する忠実度を大幅に改善し,モデルの作成能力を向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper examines the limitations of advanced text-to-image models in accurately rendering unconventional concepts which are scarcely represented or absent in their training datasets. We identify how these limitations not only confine the creative potential of these models but also pose risks of reinforcing stereotypes. To address these challenges, we introduce the Inpaint Biases framework, which employs user-defined masks and inpainting techniques to enhance the accuracy of image generation, particularly for novel or inaccurately rendered objects. Through experimental validation, we demonstrate how this framework significantly improves the fidelity of generated images to the user's intent, thereby expanding the models' creative capabilities and mitigating the risk of perpetuating biases. Our study contributes to the advancement of text-to-image models as unbiased, versatile tools for creative expression.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、訓練データセットにほとんど表現されない、あるいは欠落している非伝統的な概念を正確にレンダリングする際の高度なテキスト・画像モデルの限界について検討する。 これらの制限が、これらのモデルの創造的可能性を限定するだけでなく、ステレオタイプを補強するリスクも生じさせる。 これらの課題に対処するために,ユーザ定義マスクとインペイント技術を用いたInpaint Biasesフレームワークを導入し,特に新規あるいは不正確なオブジェクトに対して,画像生成の精度を向上させる。 実験的な検証を通じて、このフレームワークが生成した画像の忠実度をユーザの意図に大きく改善し、それによってモデルの創造能力を拡大し、バイアスを緩和するリスクを緩和することを示す。 本研究は,創造的表現のための非バイアスで汎用的なツールとして,テキスト・ツー・イメージ・モデルの進歩に寄与する。

関連論文リスト

• Reinforcing Pre-trained Models Using Counterfactual Images [54.26310919385808]
  本稿では,言語誘導型生成対実画像を用いた分類モデル強化のための新しいフレームワークを提案する。 逆ファクト画像データセットを用いてモデルをテストすることにより、モデルの弱点を同定する。 我々は、分類モデルを微調整し強化するために、デファクトイメージを拡張データセットとして採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T08:07:14Z)
• Improving face generation quality and prompt following with synthetic captions [57.47448046728439]
  画像から正確な外観記述を生成するために,トレーニング不要のパイプラインを導入する。 次に、これらの合成キャプションを使用して、テキストから画像への拡散モデルを微調整する。 提案手法は,高品質で現実的な人間の顔を生成するモデルの能力を大幅に向上させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T15:50:53Z)
• Active Generation for Image Classification [50.18107721267218]
  本稿では,モデルのニーズと特徴に着目し,画像生成の効率性に対処することを提案する。 能動学習の中心的傾向として,ActGenという手法が,画像生成のトレーニング・アウェア・アプローチを取り入れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T08:45:31Z)
• Regeneration Based Training-free Attribution of Fake Images Generated by Text-to-Image Generative Models [39.33821502730661]
  そこで本研究では,テキスト・ツー・イメージ・モデルによって生成された偽画像をソース・モデルに属性付けするためのトレーニング不要な手法を提案する。 テスト画像と候補画像の類似性を計算し、ランキングすることにより、画像のソースを決定することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-03T11:55:49Z)
• Semantic Draw Engineering for Text-to-Image Creation [2.615648035076649]
  そこで本研究では,人工知能モデルをテーマ創造性に活用する手法を提案する。 この手法では、画像を作成する前に、すべての視覚要素を定量データ構造に変換する。 提案手法の有効性を,意味的精度,画像効率,計算効率の観点から評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-23T05:35:15Z)
• PortraitBooth: A Versatile Portrait Model for Fast Identity-preserved Personalization [92.90392834835751]
  PortraitBoothは高効率、堅牢なID保存、表現編集可能な画像生成のために設計されている。 PortraitBoothは計算オーバーヘッドを排除し、アイデンティティの歪みを軽減する。 生成した画像の多様な表情に対する感情認識のクロスアテンション制御が組み込まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T13:03:29Z)
• DreamArtist: Towards Controllable One-Shot Text-to-Image Generation via Positive-Negative Prompt-Tuning [85.10894272034135]
  大規模テキスト・画像生成モデルは,高解像度の高画質な高画質特徴画像の合成において,顕著な進歩を遂げている。 最近の試みでは、参照画像集合から事前学習された拡散モデルの概念を教えるための微調整戦略や急速調整戦略が採用されている。 本稿では,DreamArtistという,肯定的かつ効果的な学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T10:37:56Z)
• Language Does More Than Describe: On The Lack Of Figurative Speech in Text-To-Image Models [63.545146807810305]
  テキスト・ツー・イメージ拡散モデルでは、テキスト入力プロンプトから高品質な画像を生成することができる。 これらのモデルは、コンテンツベースのラベル付けプロトコルから収集されたテキストデータを用いて訓練されている。 本研究では,現在使用されているテキスト・画像拡散モデルのトレーニングに使用されている公開テキストデータの感情性,目的性,抽象化の程度を特徴付ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-19T14:20:05Z)
• Adaptively-Realistic Image Generation from Stroke and Sketch with Diffusion Model [31.652827838300915]
  拡散モデルに基づくスケッチやストロークからの画像合成を3次元制御する統合フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、形状、色、リアリズムを制御したカスタマイズ画像の生成に柔軟性を提供しながら、最先端のパフォーマンスを実現している。 提案手法は,実画像の編集,部分スケッチとストロークの生成,マルチドメインマルチモーダル合成などの応用を解き放つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-26T13:59:26Z)

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。