論文の概要: Patch-enhanced Mask Encoder Prompt Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19085v1
• Date: Wed, 29 May 2024 13:47:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 17:00:54.898406
• Title: Patch-enhanced Mask Encoder Prompt Image Generation
• Title（参考訳）: Patch-enhanced Mask Encoder Prompt Image Generation
• Authors: Shusong Xu, Peiye Liu,
• Abstract要約: 正確な製品記述を保証するために,パッチ強化マスクアプローチを提案する。 当社のアプローチは,Patch Flexible Visibility, Mask Prompt Adapter, Image Foundation Modelの3つのコンポーネントで構成されている。 実験により,本手法は,他の手法と比較して,最も高い視覚的結果とFIDスコアが得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8747606955991707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial Intelligence Generated Content(AIGC), known for its superior visual results, represents a promising mitigation method for high-cost advertising applications. Numerous approaches have been developed to manipulate generated content under different conditions. However, a crucial limitation lies in the accurate description of products in advertising applications. Applying previous methods directly may lead to considerable distortion and deformation of advertised products, primarily due to oversimplified content control conditions. Hence, in this work, we propose a patch-enhanced mask encoder approach to ensure accurate product descriptions while preserving diverse backgrounds. Our approach consists of three components Patch Flexible Visibility, Mask Encoder Prompt Adapter and an image Foundation Model. Patch Flexible Visibility is used for generating a more reasonable background image. Mask Encoder Prompt Adapter enables region-controlled fusion. We also conduct an analysis of the structure and operational mechanisms of the Generation Module. Experimental results show our method can achieve the highest visual results and FID scores compared with other methods.
• Abstract（参考訳）: 人工知能生成コンテンツ(AIGC、Artificial Intelligence Generated Content)は、高コスト広告アプリケーションにおいて有望な緩和手法である。 異なる条件下で生成されたコンテンツを操作するための多くのアプローチが開発されている。 しかし、重要な制限は、広告アプリケーションにおける製品の正確な説明にある。 従来の手法を直接適用すれば、広告商品の相当な歪みや変形につながる可能性がある。 そこで本研究では,様々な背景を保ちつつ,正確な製品記述を確実にするためのパッチ付きマスクエンコーダ手法を提案する。 本手法は,Patch Flexible Visibility, Mask Encoder Prompt Adapter, Image Foundation Modelの3つのコンポーネントで構成されている。 Patch Flexible Visibilityは、より合理的な背景画像を生成するために使用される。 Mask Encoder Prompt Adapterは、領域制御された融合を可能にする。 また,生成モジュールの構造と動作機構の解析を行う。 実験により,本手法は,他の手法と比較して,最も高い視覚的結果とFIDスコアが得られることが示された。

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