論文の概要: LPGen: Enhancing High-Fidelity Landscape Painting Generation through Diffusion Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17229v1
- Date: Wed, 24 Jul 2024 12:32:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 13:54:30.606132
- Title: LPGen: Enhancing High-Fidelity Landscape Painting Generation through Diffusion Model
- Title（参考訳）: LPGen:拡散モデルによる高忠実景観絵画の創出
- Authors: Wanggong Yang, Xiaona Wang, Yingrui Qiu, Yifei Zhao,
- Abstract要約: 本稿では,ランドスケープ・ペインティング・ジェネレーションのための高忠実かつ制御可能なモデルLPGenを提案する。
拡散モデルに画像プロンプトを統合する新しいマルチモーダルフレームワークを提案する。
我々は、画像とテキストのプロンプトの互換性を確保するために、分離されたクロスアテンション戦略を実装し、マルチモーダル画像生成を容易にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7966001353008776
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generating landscape paintings expands the possibilities of artistic creativity and imagination. Traditional landscape painting methods involve using ink or colored ink on rice paper, which requires substantial time and effort. These methods are susceptible to errors and inconsistencies and lack precise control over lines and colors. This paper presents LPGen, a high-fidelity, controllable model for landscape painting generation, introducing a novel multi-modal framework that integrates image prompts into the diffusion model. We extract its edges and contours by computing canny edges from the target landscape image. These, along with natural language text prompts and drawing style references, are fed into the latent diffusion model as conditions. We implement a decoupled cross-attention strategy to ensure compatibility between image and text prompts, facilitating multi-modal image generation. A decoder generates the final image. Quantitative and qualitative analyses demonstrate that our method outperforms existing approaches in landscape painting generation and exceeds the current state-of-the-art. The LPGen network effectively controls the composition and color of landscape paintings, generates more accurate images, and supports further research in deep learning-based landscape painting generation.
- Abstract（参考訳）: 風景画の生成は、芸術的創造性と想像力の可能性を拡大する。
伝統的な風景画法では、紙に墨や彩色墨を用い、かなりの時間と労力を要する。
これらの手法は誤りや不整合に影響を受けやすく、線や色を正確に制御できない。
本稿では,画像プロンプトを拡散モデルに統合する新しいマルチモーダルフレームワーク,LPGenを提案する。
対象のランドスケープ画像からキャニーエッジを計算し,そのエッジと輪郭を抽出する。
これらは、自然言語のテキストプロンプトや描画スタイルの参照とともに、潜在拡散モデルに条件として入力される。
我々は、画像とテキストのプロンプトの互換性を確保するために、分離されたクロスアテンション戦略を実装し、マルチモーダル画像生成を容易にする。
デコーダは最終画像を生成する。
定量的・定性的な分析により,本手法は風景画の既存の手法よりも優れており,現状を超越していることが示された。
LPGenネットワークは、ランドスケープ絵画の構成と色を効果的に制御し、より正確な画像を生成し、深層学習に基づくランドスケープ絵画生成のさらなる研究を支援する。
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