論文の概要: ChildDiffusion: Unlocking the Potential of Generative AI and Controllable Augmentations for Child Facial Data using Stable Diffusion and Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11592v1
- Date: Mon, 17 Jun 2024 14:37:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 14:22:35.870499
- Title: ChildDiffusion: Unlocking the Potential of Generative AI and Controllable Augmentations for Child Facial Data using Stable Diffusion and Large Language Models
- Title（参考訳）: チャイルドディフュージョン: 安定拡散と大言語モデルを用いた子どもの顔データに対する生成AIの可能性と制御可能な拡張を解き放つ
- Authors: Muhammad Ali Farooq, Wang Yao, Peter Corcoran,
- Abstract要約: この枠組みは、民族データ、微妙な表現、顔ポーズのバリエーション、目まき効果、異なる髪の色とスタイル、老化、複数と異なる子供の性別を単一のフレームでレンダリングすることによって検証される。
提案手法は、時間的不整合や出力の限られた制御など、生成AIツールで発生する一般的な問題を回避している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586018
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this research work we have proposed high-level ChildDiffusion framework capable of generating photorealistic child facial samples and further embedding several intelligent augmentations on child facial data using short text prompts, detailed textual guidance from LLMs, and further image to image transformation using text guidance control conditioning thus providing an opportunity to curate fully synthetic large scale child datasets. The framework is validated by rendering high-quality child faces representing ethnicity data, micro expressions, face pose variations, eye blinking effects, facial accessories, different hair colours and styles, aging, multiple and different child gender subjects in a single frame. Addressing privacy concerns regarding child data acquisition requires a comprehensive approach that involves legal, ethical, and technological considerations. Keeping this in view this framework can be adapted to synthesise child facial data which can be effectively used for numerous downstream machine learning tasks. The proposed method circumvents common issues encountered in generative AI tools, such as temporal inconsistency and limited control over the rendered outputs. As an exemplary use case we have open-sourced child ethnicity data consisting of 2.5k child facial samples of five different classes which includes African, Asian, White, South Asian/ Indian, and Hispanic races by deploying the model in production inference phase. The rendered data undergoes rigorous qualitative as well as quantitative tests to cross validate its efficacy and further fine-tuning Yolo architecture for detecting and classifying child ethnicity as an exemplary downstream machine learning task.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, 児童の顔データに, 短時間のテキストプロンプト, LLMによる詳細なテキストガイダンス, およびテキスト誘導制御条件を用いた画像から画像への変換により, 完全合成された大規模児童データセットをキュレートする機会を提供する高レベルなチャイルドディフュージョンフレームワークを提案する。
この枠組みは、民族データ、微妙な表現、顔ポーズのバリエーション、目の点滅効果、顔のアクセサリー、異なる髪の色やスタイル、老化、複数の異なる子供の性別を単一のフレームでレンダリングすることによって検証される。
児童データ取得に関するプライバシー上の懸念に対処するには、法的、倫理的、技術的考察を含む包括的なアプローチが必要である。
これを考慮して、このフレームワークは、多くの下流機械学習タスクに効果的に使用できる、子供の顔データ合成に適応することができる。
提案手法は、時間的不整合や出力の限られた制御など、生成AIツールで発生する一般的な問題を回避している。
例のユースケースとして、私たちは、モデルを生産推論フェーズにデプロイすることで、アフリカ、アジア、白、南アジア/インド、ヒスパニック人種を含む5つのクラスからなる2.5kの子供の顔サンプルからなる、オープンソースの子供の民族データを公開しています。
レンダリングされたデータは、厳密な定性的かつ定量的なテストを行い、その有効性を検証し、さらに、模範的な下流機械学習タスクとして、子どもの民族を検知し分類するための微調整されたヨロアーキテクチャーを横断する。
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