論文の概要: InsertDiffusion: Identity Preserving Visualization of Objects through a Training-Free Diffusion Architecture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10592v1
- Date: Mon, 15 Jul 2024 10:15:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 15:40:56.902611
- Title: InsertDiffusion: Identity Preserving Visualization of Objects through a Training-Free Diffusion Architecture
- Title（参考訳）: InsertDiffusion: トレーニング不要な拡散アーキテクチャによるオブジェクトのアイデンティティ保持
- Authors: Phillip Mueller, Jannik Wiese, Ioan Craciun, Lars Mikelsons,
- Abstract要約: InsertDiffusionは、オブジェクトを画像に効率的に埋め込む、トレーニング不要の拡散アーキテクチャである。
提案手法は既製の生成モデルを利用し,微調整の必要性を排除している。
生成タスクを独立したステップに分解することで、InsertDiffusionはスケーラブルなソリューションを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Recent advancements in image synthesis are fueled by the advent of large-scale diffusion models. Yet, integrating realistic object visualizations seamlessly into new or existing backgrounds without extensive training remains a challenge. This paper introduces InsertDiffusion, a novel, training-free diffusion architecture that efficiently embeds objects into images while preserving their structural and identity characteristics. Our approach utilizes off-the-shelf generative models and eliminates the need for fine-tuning, making it ideal for rapid and adaptable visualizations in product design and marketing. We demonstrate superior performance over existing methods in terms of image realism and alignment with input conditions. By decomposing the generation task into independent steps, InsertDiffusion offers a scalable solution that extends the capabilities of diffusion models for practical applications, achieving high-quality visualizations that maintain the authenticity of the original objects.
- Abstract（参考訳）: 画像合成の最近の進歩は、大規模な拡散モデルの出現によって加速されている。
しかし、広範囲のトレーニングなしに、現実的なオブジェクト視覚化を新しい、あるいは既存のバックグラウンドにシームレスに統合することは、依然として課題である。
本稿では,InsertDiffusionについて紹介する。InsertDiffusionは,画像にオブジェクトを効率よく埋め込むとともに,その構造的およびアイデンティティ的特性を保ちながら,オブジェクトを画像に埋め込む,新しい自由拡散アーキテクチャである。
当社のアプローチでは,既製の生成モデルを活用し,微調整の必要性を排除し,製品設計やマーケティングにおいて,迅速かつ適応可能な視覚化を実現する。
画像リアリズムと入力条件との整合性の観点から,既存の手法よりも優れた性能を示す。
生成タスクを独立したステップに分解することで、InsertDiffusionは、実用的なアプリケーションのための拡散モデルの能力を拡張するスケーラブルなソリューションを提供する。
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