Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hyper-parameter tuning for text guided image editing

論文の概要: Hyper-parameter tuning for text guided image editing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21703v1
Date: Wed, 31 Jul 2024 15:50:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-01 12:17:56.516870
Title: Hyper-parameter tuning for text guided image editing
Title（参考訳）: テキストガイド画像編集のためのハイパーパラメータチューニング
Authors: Shiwen Zhang,
Abstract要約: テスト時の微調整テキストガイド画像編集手法であるForgeditは、一般的な複雑な画像編集問題に対処することができる。微調整の段階では、各画像に対して毎回同じ微調整のハイパーパラメータを使用して、Forgeditは入力イメージを30秒で記憶し、理解する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7839986996686321
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The test-time finetuning text-guided image editing method, Forgedit, is capable of tackling general and complex image editing problems given only the input image itself and the target text prompt. During finetuning stage, using the same set of finetuning hyper-paramters every time for every given image, Forgedit remembers and understands the input image in 30 seconds. During editing stage, the workflow of Forgedit might seem complicated. However, in fact, the editing process of Forgedit is not more complex than previous SOTA Imagic, yet completely solves the overfitting problem of Imagic. In this paper, we will elaborate the workflow of Forgedit editing stage with examples. We will show how to tune the hyper-parameters in an efficient way to obtain ideal editing results.
Abstract（参考訳）: テスト時の微調整テキスト誘導画像編集方法であるForgeditは、入力画像自体とターゲットテキストプロンプトのみに与えられる一般的な複雑な画像編集問題に対処することができる。微調整の段階では、各画像に対して毎回同じ微調整のハイパーパラメータを使用して、Forgeditは入力イメージを30秒で記憶し、理解する。編集段階では、Forgeditのワークフローは複雑に思えるかもしれない。しかし、実際には、Forgeditの編集プロセスは以前のSOTA Imagicほど複雑ではないが、Imagicの過度な問題を完全に解決している。本稿では、Forgedit編集ステージのワークフローを例に紹介する。最適な編集結果を得るために,ハイパーパラメータを効率的に調整する方法を示す。

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