論文の概要: DiffArtist: Towards Aesthetic-Aligned Diffusion Model Control for Training-free Text-Driven Stylization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15842v2
• Date: Sun, 22 Dec 2024 10:03:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:51:27.168125
• Title: DiffArtist: Towards Aesthetic-Aligned Diffusion Model Control for Training-free Text-Driven Stylization
• Title（参考訳）: DiffArtist: 学習自由テキスト駆動型スティル化のための審美的拡散モデル制御を目指して
• Authors: Ruixiang Jiang, Changwen Chen,
• Abstract要約: 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の生成を絡ませる。 DiffusionArtistは、拡散プロセス全体におけるコンテンツとスタイルの美的整合性制御を可能にする最初のアプローチである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.5597806965592
• License:
• Abstract: Diffusion models entangle content and style generation during the denoising process, leading to undesired content modification or insufficient style strength 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 DiffArtist, the first approach that enables aesthetic-aligned control of content and style during the entire diffusion process, without additional training. Our key insight is to design disentangled representations for content and style in the noise space. By sharing features between content and style representations, we enable fine-grained control of structural and appearance-level style strength without compromising visual-appeal. We further propose Vision-Language Model (VLM)-based evaluation metrics for stylization, which align better with human preferences. Extensive experiments demonstrate that DiffArtist outperforms existing methods in alignment with human preferences and offers enhanced controllability. Project homepage: 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すると、望ましくないコンテンツ修正やスタイル強度が不足する。 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,DiffArtistについて紹介する。DiffArtistは,拡散過程全体におけるコンテンツとスタイルの美的整合性制御を,追加のトレーニングを伴わずに実現するための最初のアプローチである。 我々のキーとなる洞察は、ノイズ空間におけるコンテンツとスタイルの非絡み合った表現を設計することである。 コンテンツとスタイル表現の特徴を共有することにより、視覚的アプローチを損なうことなく、構造的および外観的スタイル強度のきめ細かい制御が可能となる。 さらに,視覚言語モデル(VLM)に基づくスタイリゼーション評価指標を提案する。 大規模な実験では、DiffArtistは人間の好みに合わせて既存の方法より優れており、制御性も向上している。 プロジェクトのホームページ: https://DiffusionArtist.github.io

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