Fugu-MT 論文翻訳(概要): Artist: Aesthetically Controllable Text-Driven Stylization without Training

論文の概要: Artist: Aesthetically Controllable Text-Driven Stylization without Training

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15842v1
Date: Mon, 22 Jul 2024 17:58:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-07-23 13:41:12.848543
Title: Artist: Aesthetically Controllable Text-Driven Stylization without Training
Title（参考訳）: アート:美的制御可能なテキスト駆動型スティライゼーション
Authors: Ruixiang Jiang, Changwen Chen,
Abstract要約: テキスト駆動型スタイリングのための事前学習拡散モデルのコンテンツとスタイル生成を審美的に制御する,トレーニング不要なアプローチである textbfArtist を導入する。私たちのキーとなる洞察は、コンテンツとスタイルを分離した拡散プロセスに分割し、情報を共有することです。本手法は, 審美レベルのスタイリゼーション要件の達成, コンテンツイメージの複雑な詳細の保存, スタイルプロンプトの整合性に優れる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.5597806965592
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Diffusion models entangle content and style generation during the denoising process, leading to undesired content modification when directly applied to stylization tasks. Existing methods struggle to effectively control the diffusion model to meet the aesthetic-level requirements for stylization. In this paper, we introduce \textbf{Artist}, a training-free approach that aesthetically controls the content and style generation of a pretrained diffusion model for text-driven stylization. Our key insight is to disentangle the denoising of content and style into separate diffusion processes while sharing information between them. We propose simple yet effective content and style control methods that suppress style-irrelevant content generation, resulting in harmonious stylization results. Extensive experiments demonstrate that our method excels at achieving aesthetic-level stylization requirements, preserving intricate details in the content image and aligning well with the style prompt. Furthermore, we showcase the highly controllability of the stylization strength from various perspectives. Code will be released, project home page: https://DiffusionArtist.github.io
Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、デノナイジングプロセス中にコンテンツとスタイル生成を絡ませ、スタイリングタスクに直接適用されると、望ましくないコンテンツの修正につながる。既存の手法は、スタイル化の美的要件を満たすために拡散モデルを効果的に制御するのに苦労している。本稿では,テキスト駆動型スタイリゼーションのための事前学習拡散モデルの内容とスタイル生成を審美的に制御する,トレーニング不要なアプローチである「textbf{Artist}」を紹介する。私たちのキーとなる洞察は、コンテンツとスタイルを分離した拡散プロセスに分解し、情報を共有することです。本稿では,スタイル非関連なコンテンツ生成を抑えるための,シンプルで効果的なコンテンツとスタイル制御手法を提案する。広範にわたる実験により,本手法は審美レベルのスタイリゼーション要件の達成,コンテンツイメージの複雑な詳細の保存,スタイルプロンプトの整合性に優れていた。さらに,様々な観点からスタイリゼーション強度の高制御性を示す。コードは、プロジェクトのホームページでリリースされる。 https://DiffusionArtist.github.io

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