論文の概要: VisioBlend: Sketch and Stroke-Guided Denoising Diffusion Probabilistic Model for Realistic Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05209v1
• Date: Wed, 15 May 2024 11:27:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 14:29:03.372890
• Title: VisioBlend: Sketch and Stroke-Guided Denoising Diffusion Probabilistic Model for Realistic Image Generation
• Title（参考訳）: VisioBlend:実画像生成のためのスケッチとストローク誘導拡散確率モデル
• Authors: Harshkumar Devmurari, Gautham Kuckian, Prajjwal Vishwakarma, Krunali Vartak,
• Abstract要約: 拡散モデルに基づくスケッチやストロークからの画像合成の3次元制御を支援する統一フレームワークを提案する。 入力ストロークやスケッチに対する忠実度を決定することができる。 これは手書きのスケッチやストロークから新しいデータポイントを合成することで、データ可用性の問題を解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating images from hand-drawings is a crucial and fundamental task in content creation. The translation is challenging due to the infinite possibilities and the diverse expectations of users. However, traditional methods are often limited by the availability of training data. Therefore, VisioBlend, a unified framework supporting three-dimensional control over image synthesis from sketches and strokes based on diffusion models, is proposed. It enables users to decide the level of faithfulness to the input strokes and sketches. VisioBlend achieves state-of-the-art performance in terms of realism and flexibility, enabling various applications in image synthesis from sketches and strokes. It solves the problem of data availability by synthesizing new data points from hand-drawn sketches and strokes, enriching the dataset and enabling more robust and diverse image synthesis. This work showcases the power of diffusion models in image creation, offering a user-friendly and versatile approach for turning artistic visions into reality.
• Abstract（参考訳）: 手描き画像から画像を生成することは、コンテンツ作成において不可欠かつ基本的な課題である。 この翻訳は、無限の可能性とユーザのさまざまな期待のために難しい。 しかし、従来の手法はトレーニングデータの可用性によって制限されることが多い。 そこで,拡散モデルに基づくスケッチやストロークからの3次元画像合成制御を支援する統合フレームワークVisioBlendを提案する。 入力ストロークやスケッチに対する忠実度を決定することができる。 VisioBlendは、写実性と柔軟性の観点から最先端のパフォーマンスを実現し、スケッチやストロークからの画像合成における様々な応用を可能にしている。 これは手書きのスケッチやストロークから新たなデータポイントを合成し、データセットを強化し、より堅牢で多様な画像合成を可能にすることで、データ可用性の問題を解決する。 この研究は、画像生成における拡散モデルのパワーを示し、芸術的なビジョンを現実にするための、ユーザフレンドリで汎用的なアプローチを提供する。

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