論文の概要: ARTIST: Improving the Generation of Text-rich Images by Disentanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12044v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 19:31:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 00:07:10.986371
• Title: ARTIST: Improving the Generation of Text-rich Images by Disentanglement
• Title（参考訳）: ARTIST:アンタングル化によるテキストリッチ画像生成の改善
• Authors: Jianyi Zhang, Yufan Zhou, Jiuxiang Gu, Curtis Wigington, Tong Yu, Yiran Chen, Tong Sun, Ruiyi Zhang,
• Abstract要約: テキスト構造学習に焦点を当てたARTISTという新しいフレームワークを提案する。 我々は、事前訓練されたテキスト構造モデルからテキスト構造情報を同化できるように、視覚拡散モデルを微調整する。 MARIO-Evalベンチマークの実証結果は,提案手法の有効性を裏付けるものであり,様々な指標において最大15%の改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.23899502520261
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Diffusion models have demonstrated exceptional capabilities in generating a broad spectrum of visual content, yet their proficiency in rendering text is still limited: they often generate inaccurate characters or words that fail to blend well with the underlying image. To address these shortcomings, we introduce a new framework named ARTIST. This framework incorporates a dedicated textual diffusion model to specifically focus on the learning of text structures. Initially, we pretrain this textual model to capture the intricacies of text representation. Subsequently, we finetune a visual diffusion model, enabling it to assimilate textual structure information from the pretrained textual model. This disentangled architecture design and the training strategy significantly enhance the text rendering ability of the diffusion models for text-rich image generation. Additionally, we leverage the capabilities of pretrained large language models to better interpret user intentions, contributing to improved generation quality. Empirical results on the MARIO-Eval benchmark underscore the effectiveness of the proposed method, showing an improvement of up to 15\% in various metrics.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、広い範囲の視覚コンテンツを生成できるという異常な能力を示したが、テキストの描画能力はまだ限られており、下層の画像とうまく融合できない不正確な文字や単語を生成することが多い。 これらの欠点に対処するため、ARTISTという新しいフレームワークを導入する。 このフレームワークには専用のテキスト拡散モデルが含まれており、特にテキスト構造の学習に焦点を当てている。 当初、テキスト表現の複雑さを捉えるために、このテキストモデルを事前訓練する。 その後、視覚拡散モデルを微調整し、事前訓練されたテキストモデルからテキスト構造情報を同化できるようにする。 この歪んだアーキテクチャ設計とトレーニング戦略は、テキストリッチな画像生成のための拡散モデルのテキストレンダリング能力を著しく向上させる。 さらに、トレーニング済みの大規模言語モデルの能力を活用して、ユーザの意図をよりよく解釈し、生成品質の向上に貢献します。 MARIO-Evalベンチマークの実証結果は,提案手法の有効性を裏付けるものであり,様々な指標において最大15倍の精度向上を示した。

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