論文の概要: Understanding the Limitations of Diffusion Concept Algebra Through Food
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03582v1
- Date: Wed, 5 Jun 2024 18:57:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 19:14:47.859321
- Title: Understanding the Limitations of Diffusion Concept Algebra Through Food
- Title（参考訳）: 食品による拡散概念代数の限界を理解する
- Authors: E. Zhixuan Zeng, Yuhao Chen, Alexander Wong,
- Abstract要約: 潜伏拡散モデルは バイアスと概念の関係に 重要な洞察を与えます
食品分野は、複雑な組成と地域バイアスを通じて、ユニークな課題を提供する。
我々は、料理の多様性のニュアンスを捉え、表現するモデルの能力に関する測定可能な洞察を明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.48103545146127
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image generation techniques, particularly latent diffusion models, have exploded in popularity in recent years. Many techniques have been developed to manipulate and clarify the semantic concepts these large-scale models learn, offering crucial insights into biases and concept relationships. However, these techniques are often only validated in conventional realms of human or animal faces and artistic style transitions. The food domain offers unique challenges through complex compositions and regional biases, which can shed light on the limitations and opportunities within existing methods. Through the lens of food imagery, we analyze both qualitative and quantitative patterns within a concept traversal technique. We reveal measurable insights into the model's ability to capture and represent the nuances of culinary diversity, while also identifying areas where the model's biases and limitations emerge.
- Abstract（参考訳）: 近年,画像生成技術,特に潜伏拡散モデルが急速に普及している。
これらの大規模モデルが学習する意味概念を操作および明確化するために多くの技術が開発され、バイアスと概念関係に関する重要な洞察を提供する。
しかしながら、これらの技法は、人間や動物の顔の伝統的な領域と芸術的スタイルの変遷においてのみ検証されることが多い。
食品分野は、複雑な構成と地域バイアスを通じて固有の課題を提供しており、既存の方法の限界と機会に光を当てることができる。
食品画像のレンズを通して,概念横断技術における定性的パターンと定量的パターンを解析する。
我々は、モデルが料理の多様性のニュアンスを捉え、表現する能力に関する測定可能な洞察を明らかにし、モデルのバイアスと制限が出現する領域を特定する。
関連論文リスト
- Towards Lifelong Few-Shot Customization of Text-to-Image Diffusion [50.26583654615212]
テキストと画像の拡散のための一生にわたる数ショットのカスタマイズは、最小限のデータで新しいタスクのための既存のモデルを継続的に一般化することを目的としている。
本研究では,破滅的な忘れる問題を,関連する概念と過去の概念の2つに分類し,分類する。
実データの追加やオリジナルの概念データのオフライン再生に頼っている既存の方法とは異なり,本手法では,新しい概念を学習しながら,事前知識の蒸留を行うことが可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-08T12:58:48Z) - Safeguard Text-to-Image Diffusion Models with Human Feedback Inversion [51.931083971448885]
本稿では,Human Feedback Inversion (HFI) というフレームワークを提案する。
実験の結果,画像品質を維持しながら,好ましくないコンテンツ生成を著しく削減し,公的な領域におけるAIの倫理的展開に寄与することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-17T05:21:41Z) - Visual Concept-driven Image Generation with Text-to-Image Diffusion Model [65.96212844602866]
テキスト・ツー・イメージ(TTI)モデルは複雑なシーンの高解像度画像を生成するという印象的な結果を示した。
近年のアプローチでは、これらの手法をパーソナライズ技術で拡張し、ユーザ認証の概念の統合を可能にしている。
しかし、人間の被写体のような複数の相互作用する概念を持つ画像を生成する能力は、1つにまたがったり、複数にまたがったりする概念は、いまだに説明がつかないままである。
これらの課題に対処する概念駆動型TTIパーソナライズフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-18T07:28:37Z) - Demystifying Variational Diffusion Models [23.601173340762074]
我々は、有向なグラフィカルモデリングと変分ベイズ原理を用いた拡散モデルについて、より簡単に紹介する。
我々の展示は、深い潜伏変数モデルのような基本的な概念から、連続時間拡散に基づくモデリングの最近の進歩まで、包括的な技術的レビューを構成する。
我々は、新しい表記の導入を避けつつ、理解を助けるために、可能な限り精巧な作品で省略された追加の数学的洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-11T22:37:37Z) - NoiseCLR: A Contrastive Learning Approach for Unsupervised Discovery of
Interpretable Directions in Diffusion Models [6.254873489691852]
本稿では,テキストのプロンプトに依存することなく,テキスト間拡散モデルにおける潜在意味を検出する教師なし手法を提案する。
提案手法は,拡散法とGAN法を併用した遅延空間編集法において,既存の手法よりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-08T22:04:53Z) - FoodFusion: A Latent Diffusion Model for Realistic Food Image Generation [69.91401809979709]
後期拡散モデル(LDMs)のような最先端画像生成モデルでは、視覚的に印象的な食品関連画像を生成する能力が実証されている。
本稿では,テキスト記述からリアルな食品画像の忠実な合成を目的とした,潜伏拡散モデルであるFoodFusionを紹介する。
FoodFusionモデルの開発には、大規模なオープンソースフードデータセットを活用することが含まれており、30万以上のキュレーションされたイメージキャプチャペアが生成される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-06T15:07:12Z) - Causal Reasoning Meets Visual Representation Learning: A Prospective
Study [117.08431221482638]
解釈可能性の欠如、堅牢性、分布外一般化が、既存の視覚モデルの課題となっている。
人間レベルのエージェントの強い推論能力にインスパイアされた近年では、因果推論パラダイムの開発に多大な努力が注がれている。
本稿では,この新興分野を包括的に概観し,注目し,議論を奨励し,新たな因果推論手法の開発の急激さを先導することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-26T02:22:28Z) - Deep learning approaches in food recognition [0.0]
本章は、画像に基づく食品認識に適用されたいくつかの一般的なアプローチと技法の提示に焦点を当てる。
スクラッチからの設計、トランスファーラーニング、プラットフォームベースのアプローチの3つの主なソリューションが概説されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-04T20:22:16Z)
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。