論文の概要: How to Blend Concepts in Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14280v2
• Date: Sun, 22 Sep 2024 07:02:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:38:31.784514
• Title: How to Blend Concepts in Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルにおけるブレンド概念
• Authors: Lorenzo Olearo, Giorgio Longari, Simone Melzi, Alessandro Raganato, Rafael Peñaloza,
• Abstract要約: 近年の手法は複数の潜在表現とその関連性を利用しており、この研究はさらに絡み合っている。 我々のゴールは、潜在空間における操作が根底にある概念にどのように影響するかを理解することです。 我々の結論は、宇宙操作によるブレンドの概念は可能であるが、最良の戦略はブレンドの文脈に依存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.68800153838679
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: For the last decade, there has been a push to use multi-dimensional (latent) spaces to represent concepts; and yet how to manipulate these concepts or reason with them remains largely unclear. Some recent methods exploit multiple latent representations and their connection, making this research question even more entangled. Our goal is to understand how operations in the latent space affect the underlying concepts. To that end, we explore the task of concept blending through diffusion models. Diffusion models are based on a connection between a latent representation of textual prompts and a latent space that enables image reconstruction and generation. This task allows us to try different text-based combination strategies, and evaluate easily through a visual analysis. Our conclusion is that concept blending through space manipulation is possible, although the best strategy depends on the context of the blend.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間、多次元(ラテント)空間を使って概念を表現しようとする動きがあったが、それでもこれらの概念や理由をどう操作するかは明らかになっていない。 最近の手法では複数の潜在表現とその関連性を利用しており、この研究はさらに絡み合っている。 我々のゴールは、潜在空間における操作が根底にある概念にどのように影響するかを理解することです。 そこで本研究では,拡散モデルを用いた概念ブレンディングの課題について検討する。 拡散モデルは、テキストプロンプトの潜時表現と画像再構成と生成を可能にする潜時空間との間の接続に基づいている。 このタスクにより、異なるテキストベースの組み合わせ戦略を試すことができ、視覚分析により容易に評価できる。 我々の結論は、宇宙操作によるブレンドの概念は可能であるが、最良の戦略はブレンドの文脈に依存する。

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