論文の概要: Invertible Consistency Distillation for Text-Guided Image Editing in Around 7 Steps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14539v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 17:49:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 12:09:55.245773
• Title: Invertible Consistency Distillation for Text-Guided Image Editing in Around 7 Steps
• Title（参考訳）: テキストガイド画像編集における約7ステップの非可逆整合蒸留
• Authors: Nikita Starodubcev, Mikhail Khoroshikh, Artem Babenko, Dmitry Baranchuk,
• Abstract要約: 本研究の目的は, 蒸留されたテキストから画像への拡散モデルに, 実画像の潜在空間へのエンコードを効果的に行うことにある。 Invertible Consistency Distillation (iCD) は,高画質な画像合成と高精度な画像符号化を,わずか3～4ステップで実現する,汎用的な一貫性蒸留フレームワークである。 我々は、ダイナミックガイダンスを備えたiCDが、より高価な最先端の代替品と競合して、ゼロショットテキスト誘導画像編集の高効率ツールとして役立つことを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.372192691537897
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion distillation represents a highly promising direction for achieving faithful text-to-image generation in a few sampling steps. However, despite recent successes, existing distilled models still do not provide the full spectrum of diffusion abilities, such as real image inversion, which enables many precise image manipulation methods. This work aims to enrich distilled text-to-image diffusion models with the ability to effectively encode real images into their latent space. To this end, we introduce invertible Consistency Distillation (iCD), a generalized consistency distillation framework that facilitates both high-quality image synthesis and accurate image encoding in only 3-4 inference steps. Though the inversion problem for text-to-image diffusion models gets exacerbated by high classifier-free guidance scales, we notice that dynamic guidance significantly reduces reconstruction errors without noticeable degradation in generation performance. As a result, we demonstrate that iCD equipped with dynamic guidance may serve as a highly effective tool for zero-shot text-guided image editing, competing with more expensive state-of-the-art alternatives.
• Abstract（参考訳）: 拡散蒸留は、いくつかのサンプリングステップで忠実なテキスト・画像生成を実現するための非常に有望な方向を示す。 しかし、近年の成功にもかかわらず、既存の蒸留モデルは、実際の画像反転のような拡散能力の完全なスペクトルを提供していないため、多くの正確な画像操作が可能である。 本研究の目的は, 蒸留されたテキストから画像への拡散モデルに, 実画像の潜在空間へのエンコードを効果的に行うことにある。 そこで本研究では,高品質な画像合成と高精度な画像符号化を,わずか3～4ステップで実現する,汎用的な一貫性蒸留フレームワークであるinvertible Consistency Distillation (iCD)を導入する。 テキストから画像への拡散モデルの逆転問題は、高分類器のないガイダンス尺度によって悪化するが、動的ガイダンスは、生成性能の顕著な劣化を伴わずに、再構成エラーを著しく低減することに気づく。 その結果、ダイナミックガイダンスを備えたiCDは、より高価な最先端の代替品と競合するゼロショットテキスト誘導画像編集において、非常に効果的なツールである可能性が示された。

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