論文の概要: Training-free Composite Scene Generation for Layout-to-Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13609v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 15:48:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 14:51:10.999659
• Title: Training-free Composite Scene Generation for Layout-to-Image Synthesis
• Title（参考訳）: レイアウト画像合成のための無訓練複合シーン生成
• Authors: Jiaqi Liu, Tao Huang, Chang Xu,
• Abstract要約: 本稿では,拡散条件下での対角的意味交叉を克服するために,新しい学習自由アプローチを提案する。 本稿では,(1)トークン競合を解消し,正確な概念合成を保証するためのトークン間制約,2)画素間関係を改善する自己注意制約,という2つの革新的な制約を提案する。 本評価では,拡散過程の導出にレイアウト情報を活用することで,忠実度と複雑さを向上したコンテンツリッチな画像を生成することの有効性を確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.186425845897947
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent breakthroughs in text-to-image diffusion models have significantly advanced the generation of high-fidelity, photo-realistic images from textual descriptions. Yet, these models often struggle with interpreting spatial arrangements from text, hindering their ability to produce images with precise spatial configurations. To bridge this gap, layout-to-image generation has emerged as a promising direction. However, training-based approaches are limited by the need for extensively annotated datasets, leading to high data acquisition costs and a constrained conceptual scope. Conversely, training-free methods face challenges in accurately locating and generating semantically similar objects within complex compositions. This paper introduces a novel training-free approach designed to overcome adversarial semantic intersections during the diffusion conditioning phase. By refining intra-token loss with selective sampling and enhancing the diffusion process with attention redistribution, we propose two innovative constraints: 1) an inter-token constraint that resolves token conflicts to ensure accurate concept synthesis; and 2) a self-attention constraint that improves pixel-to-pixel relationships. Our evaluations confirm the effectiveness of leveraging layout information for guiding the diffusion process, generating content-rich images with enhanced fidelity and complexity. Code is available at https://github.com/Papple-F/csg.git.
• Abstract（参考訳）: テキストから画像への拡散モデルにおける最近のブレークスルーは、テキスト記述からの高忠実で写実的な画像の生成を著しく前進させてきた。 しかし、これらのモデルはテキストからの空間配置の解釈に苦しむことが多く、正確な空間構成で画像を生成する能力を妨げている。 このギャップを埋めるため、レイアウト・ツー・イメージ・ジェネレーションが有望な方向として現れた。 しかし、トレーニングベースのアプローチは、広範囲の注釈付きデータセットの必要性によって制限されており、高いデータ取得コストと制約付き概念スコープにつながる。 逆に、トレーニング不要な手法は、複雑な構成の中で意味論的に類似したオブジェクトを正確に配置し、生成する際の課題に直面している。 本稿では,拡散条件下での対角的意味交叉を克服するために,新しい学習自由アプローチを提案する。 選択的サンプリングによるトークン内損失の精製と注意再分配による拡散プロセスの強化により,2つの革新的な制約を提案する。 1) トークンの競合を解消して正確な概念合成を保証するためのトークン間制約,及び 2)画素間関係を改善する自己注意制約。 本評価では,拡散過程の導出にレイアウト情報を活用することで,忠実度と複雑さを向上したコンテンツリッチな画像を生成することの有効性を確認した。 コードはhttps://github.com/Papple-F/csg.git.comで入手できる。

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