論文の概要: ParallelEdits: Efficient Multi-Aspect Text-Driven Image Editing with Attention Grouping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00985v3
• Date: Sun, 03 Nov 2024 20:34:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:40:42.937660
• Title: ParallelEdits: Efficient Multi-Aspect Text-Driven Image Editing with Attention Grouping
• Title（参考訳）: ParallelEdits: 注意グループによる効率的な多視点テキスト駆動画像編集
• Authors: Mingzhen Huang, Jialing Cai, Shan Jia, Vishnu Suresh Lokhande, Siwei Lyu,
• Abstract要約: ParallelEditsは、複数の属性をまたいだ同時編集をシームレスに管理するメソッドである。 PIE-Bench++データセットは、多面的シナリオにおけるテキスト駆動の画像編集方法を評価するためのベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.026083872774834
• License:
• Abstract: Text-driven image synthesis has made significant advancements with the development of diffusion models, transforming how visual content is generated from text prompts. Despite these advances, text-driven image editing, a key area in computer graphics, faces unique challenges. A major challenge is making simultaneous edits across multiple objects or attributes. Applying these methods sequentially for multi-attribute edits increases computational demands and efficiency losses. In this paper, we address these challenges with significant contributions. Our main contribution is the development of ParallelEdits, a method that seamlessly manages simultaneous edits across multiple attributes. In contrast to previous approaches, ParallelEdits not only preserves the quality of single attribute edits but also significantly improves the performance of multitasking edits. This is achieved through innovative attention distribution mechanism and multi-branch design that operates across several processing heads. Additionally, we introduce the PIE-Bench++ dataset, an expansion of the original PIE-Bench dataset, to better support evaluating image-editing tasks involving multiple objects and attributes simultaneously. This dataset is a benchmark for evaluating text-driven image editing methods in multifaceted scenarios.
• Abstract（参考訳）: テキスト駆動画像合成は、テキストプロンプトから視覚コンテンツがどのように生成されるかを変える拡散モデルの開発において、大きな進歩を遂げた。 これらの進歩にもかかわらず、コンピュータグラフィックスの重要な領域であるテキスト駆動画像編集は、ユニークな課題に直面している。 最大の課題は、複数のオブジェクトや属性を同時に編集することだ。 マルチ属性編集にこれらの手法を順次適用すると、計算要求と効率損失が増大する。 本稿では,これらの課題に多大な貢献をしながら対処する。 主なコントリビューションは、複数の属性をまたいだ同時編集をシームレスに管理するParallelEditsの開発です。 従来のアプローチとは対照的に、ParallelEditsは単一の属性編集の品質を保持するだけでなく、マルチタスク編集のパフォーマンスを大幅に改善する。 これは、革新的な注意分布機構と、複数の処理ヘッドで動作するマルチブランチ設計によって実現される。 さらに、元のPIE-Benchデータセットを拡張したPIE-Bench++データセットを導入し、複数のオブジェクトと属性を含む画像編集タスクの評価を同時にサポートする。 このデータセットは、多面的シナリオにおけるテキスト駆動画像編集手法を評価するためのベンチマークである。

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