論文の概要: MUMU: Bootstrapping Multimodal Image Generation from Text-to-Image Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18790v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 23:21:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 15:47:01.253943
• Title: MUMU: Bootstrapping Multimodal Image Generation from Text-to-Image Data
• Title（参考訳）: MUMU:テキストから画像データへのマルチモーダル画像生成のブートストラップ
• Authors: William Berman, Alexander Peysakhovich,
• Abstract要約: 合成画像データと公開画像データのキャプション中の単語に対応する意味論的に意味のある画像作物を抽出し,マルチモーダルデータセットをブートストラップする。 我々のモデルMUMUは拡散復号器を備えた視覚言語モデルエンコーダで構成されており、単一の8xH100 GPUノードで訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.94623170336122
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We train a model to generate images from multimodal prompts of interleaved text and images such as "a <picture of a man> man and his <picture of a dog> dog in an <picture of a cartoon> animated style." We bootstrap a multimodal dataset by extracting semantically meaningful image crops corresponding to words in the image captions of synthetically generated and publicly available text-image data. Our model, MUMU, is composed of a vision-language model encoder with a diffusion decoder and is trained on a single 8xH100 GPU node. Despite being only trained on crops from the same image, MUMU learns to compose inputs from different images into a coherent output. For example, an input of a realistic person and a cartoon will output the same person in the cartoon style, and an input of a standing subject and a scooter will output the subject riding the scooter. As a result, our model generalizes to tasks such as style transfer and character consistency. Our results show the promise of using multimodal models as general purpose controllers for image generation.
• Abstract（参考訳）: 我々は, インターリーブされたテキストのマルチモーダルなプロンプトから画像を生成するためにモデルを訓練し, 「人間と犬の写真」のような画像を生成する。 合成画像および公開画像データの画像キャプション中の単語に対応する意味論的意味のある画像作物を抽出し、マルチモーダルデータセットをブートストラップする。 我々のモデルMUMUは拡散復号器を備えた視覚言語モデルエンコーダで構成されており、単一の8xH100 GPUノードで訓練されている。 MUMUは、同じ画像からの作物についてのみ訓練されているにもかかわらず、異なる画像からの入力をコヒーレントな出力に合成することを学ぶ。 例えば、現実的な人物と漫画の入力は、同一人物を漫画スタイルで出力し、立像とスクーターの入力は、スクーターに乗る被験者を出力する。 その結果,本モデルはスタイル伝達や文字の一貫性といったタスクに一般化される。 この結果から,画像生成のための汎用コントローラとしてマルチモーダルモデルを用いることが期待できることを示す。

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