論文の概要: AttnDreamBooth: Towards Text-Aligned Personalized Text-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05000v1
• Date: Fri, 7 Jun 2024 15:12:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 13:32:11.982069
• Title: AttnDreamBooth: Towards Text-Aligned Personalized Text-to-Image Generation
• Title（参考訳）: AttnDreamBooth: テキスト指向のパーソナライズされたテキスト・ツー・イメージ生成を目指して
• Authors: Lianyu Pang, Jian Yin, Baoquan Zhao, Feize Wu, Fu Lee Wang, Qing Li, Xudong Mao,
• Abstract要約: テキスト・ツー・イメージ・パーソナライズにおける2つの主要なテクニックであるテキスト・インバージョンとドリームブースの限界を分析する。 AttnDreamBoothは、埋め込みアライメント、アテンションマップ、主題のアイデンティティを個別に学習することで、これらの問題に対処する新しいアプローチである。 本手法は,基本手法と比較して,アイデンティティの保存とテキストアライメントの大幅な改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.421609024655073
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in text-to-image models have enabled high-quality personalized image synthesis of user-provided concepts with flexible textual control. In this work, we analyze the limitations of two primary techniques in text-to-image personalization: Textual Inversion and DreamBooth. When integrating the learned concept into new prompts, Textual Inversion tends to overfit the concept, while DreamBooth often overlooks it. We attribute these issues to the incorrect learning of the embedding alignment for the concept. We introduce AttnDreamBooth, a novel approach that addresses these issues by separately learning the embedding alignment, the attention map, and the subject identity in different training stages. We also introduce a cross-attention map regularization term to enhance the learning of the attention map. Our method demonstrates significant improvements in identity preservation and text alignment compared to the baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 近年のテキスト・ツー・イメージ・モデルの進歩により、フレキシブルテキスト制御によるユーザが提供する概念の高品質なパーソナライズされた画像合成が可能になった。 本研究では,テキスト・ツー・イメージのパーソナライズにおける2つの主要なテクニックであるテキスト・インバージョンとドリームブースの限界を分析する。 学習した概念を新しいプロンプトに統合する場合、Textual Inversionは概念を過度に適合させる傾向があり、DreamBoothはそれを見落としていることが多い。 これらの問題は、この概念の埋め込みアライメントの誤学習によるものである。 AttnDreamBoothは、異なるトレーニング段階において、埋め込みアライメント、アテンションマップ、主題のアイデンティティを別々に学習することで、これらの問題に対処する新しいアプローチである。 また,アテンションマップの学習を促進するために,アテンションマップの正規化用語を導入する。 本手法は,基本手法と比較して,アイデンティティの保存とテキストアライメントの大幅な改善を示す。

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