論文の概要: MS-Diffusion: Multi-subject Zero-shot Image Personalization with Layout Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07209v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 12:32:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 16:03:55.317633
• Title: MS-Diffusion: Multi-subject Zero-shot Image Personalization with Layout Guidance
• Title（参考訳）: MS拡散:レイアウト誘導によるマルチオブジェクトゼロショット画像のパーソナライズ
• Authors: X. Wang, Siming Fu, Qihan Huang, Wanggui He, Hao Jiang,
• Abstract要約: 本研究では,マルチオブジェクトを用いたレイアウト誘導ゼロショット画像パーソナライズのためのMS-Diffusionフレームワークを提案する。 提案した多目的クロスアテンションオーケストラは、テキストの制御を保ちながら、オブジェクト間コンポジションを編成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4680449907623006
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in text-to-image generation models have dramatically enhanced the generation of photorealistic images from textual prompts, leading to an increased interest in personalized text-to-image applications, particularly in multi-subject scenarios. However, these advances are hindered by two main challenges: firstly, the need to accurately maintain the details of each referenced subject in accordance with the textual descriptions; and secondly, the difficulty in achieving a cohesive representation of multiple subjects in a single image without introducing inconsistencies. To address these concerns, our research introduces the MS-Diffusion framework for layout-guided zero-shot image personalization with multi-subjects. This innovative approach integrates grounding tokens with the feature resampler to maintain detail fidelity among subjects. With the layout guidance, MS-Diffusion further improves the cross-attention to adapt to the multi-subject inputs, ensuring that each subject condition acts on specific areas. The proposed multi-subject cross-attention orchestrates harmonious inter-subject compositions while preserving the control of texts. Comprehensive quantitative and qualitative experiments affirm that this method surpasses existing models in both image and text fidelity, promoting the development of personalized text-to-image generation.
• Abstract（参考訳）: 近年のテキスト・ツー・イメージ生成モデルの進歩により、テキスト・プロンプトからのフォトリアリスティック・イメージの生成が劇的に向上し、特にマルチオブジェクト・シナリオにおいて、パーソナライズされたテキスト・ツー・イメージ・アプリケーションへの関心が高まっている。 しかし、これらの進歩は、まず、テキスト記述に従って、参照対象の細部を正確に維持する必要があること、そして、複数の被写体を一貫性を持たずに単一の画像で結束表現することの難しさの2つの主な課題によって妨げられている。 これらの問題に対処するために,複数オブジェクトを用いたレイアウト誘導ゼロショット画像パーソナライズのためのMS-Diffusionフレームワークを提案する。 この革新的なアプローチは、接地トークンとフィーチャーリサンプラーを統合して、被験者間の詳細な忠実さを維持する。 レイアウトガイダンスにより、MS-Diffusionはクロスアテンションをさらに改善し、複数のオブジェクトの入力に適応し、各サブジェクト条件が特定の領域に作用することを保証する。 提案した多目的クロスアテンションオーケストラは、テキストの制御を保ちながら、調和したオブジェクト間合成を行う。 包括的定量的・定性的実験により、この手法が画像とテキストの忠実度の両方において既存のモデルを上回ることが確認され、パーソナライズされたテキスト・ツー・イメージ生成の開発が促進される。

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