論文の概要: Tuning-Free Visual Customization via View Iterative Self-Attention Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06258v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 13:41:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 13:58:00.128691
• Title: Tuning-Free Visual Customization via View Iterative Self-Attention Control
• Title（参考訳）: ビュー・イテレーティブ・セルフアテンション制御によるチューニング不要な視覚カスタマイズ
• Authors: Xiaojie Li, Chenghao Gu, Shuzhao Xie, Yunpeng Bai, Weixiang Zhang, Zhi Wang,
• Abstract要約: この課題に対処するために、textitView Iterative Self-Attention Control (VisCtrl)を提案する。 VisCtrlは、ターゲット画像中の別の被写体にユーザ特定被写体の外観と構造を注入する、トレーニング不要な方法である。 提案手法は,数ステップで1つの参照画像のみを用いて一貫した,調和的な編集を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.657829781274254
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Fine-Tuning Diffusion Models enable a wide range of personalized generation and editing applications on diverse visual modalities. While Low-Rank Adaptation (LoRA) accelerates the fine-tuning process, it still requires multiple reference images and time-consuming training, which constrains its scalability for large-scale and real-time applications. In this paper, we propose \textit{View Iterative Self-Attention Control (VisCtrl)} to tackle this challenge. Specifically, VisCtrl is a training-free method that injects the appearance and structure of a user-specified subject into another subject in the target image, unlike previous approaches that require fine-tuning the model. Initially, we obtain the initial noise for both the reference and target images through DDIM inversion. Then, during the denoising phase, features from the reference image are injected into the target image via the self-attention mechanism. Notably, by iteratively performing this feature injection process, we ensure that the reference image features are gradually integrated into the target image. This approach results in consistent and harmonious editing with only one reference image in a few denoising steps. Moreover, benefiting from our plug-and-play architecture design and the proposed Feature Gradual Sampling strategy for multi-view editing, our method can be easily extended to edit in complex visual domains. Extensive experiments show the efficacy of VisCtrl across a spectrum of tasks, including personalized editing of images, videos, and 3D scenes.
• Abstract（参考訳）: 微調整拡散モデルにより、様々な視覚的モダリティに関する幅広いパーソナライズされた生成および編集アプリケーションを実現できる。 Low-Rank Adaptation (LoRA)は微調整プロセスを加速するが、複数の参照イメージと時間を要するため、大規模およびリアルタイムアプリケーションではスケーラビリティが制限される。 本稿では,この課題に対処するために, <textit{View Iterative Self-Attention Control (VisCtrl) を提案する。 具体的には、VisCtrlは、モデルの微調整を必要とする以前のアプローチとは異なり、ターゲット画像中の別の被写体にユーザ特定被写体の外観と構造を注入する、トレーニング不要な方法である。 まず、DDIMのインバージョンにより、参照画像とターゲット画像の両方に対する初期ノイズを得る。 そして、復調段階では、自己認識機構を介して、基準画像から特徴を目標画像に注入する。 特に,この特徴注入を反復的に行うことにより,対象画像に参照画像の特徴が徐々に統合されることが保証される。 このアプローチは、数ステップで1つの参照イメージだけで、一貫性があり調和的な編集をもたらす。 さらに,プラグイン・アンド・プレイのアーキテクチャ設計と,マルチビュー編集のための機能グラデュアル・サンプリング・ストラテジーにより,複雑な視覚領域の編集を容易に行えるようにした。 大規模な実験は、画像、ビデオ、および3Dシーンのパーソナライズされた編集を含む、さまざまなタスクにおけるVisCtrlの有効性を示している。

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