論文の概要: TurboEdit: Text-Based Image Editing Using Few-Step Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00735v1
• Date: Thu, 1 Aug 2024 17:27:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-04 19:47:32.109028
• Title: TurboEdit: Text-Based Image Editing Using Few-Step Diffusion Models
• Title（参考訳）: TurboEdit: Few-Step Diffusion Modelを用いたテキストベースの画像編集
• Authors: Gilad Deutch, Rinon Gal, Daniel Garibi, Or Patashnik, Daniel Cohen-Or,
• Abstract要約: テキストベースの一般的な編集フレームワーク – 編集フレンドリーなDDPM-noiseインバージョンアプローチ – に注目します。 高速サンプリング法への適用を解析し、その失敗を視覚的アーティファクトの出現と編集強度の不足という2つのクラスに分類する。 そこで我々は,新しいアーティファクトを導入することなく,効率よく編集の規模を拡大する疑似誘導手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.757752110493215
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Diffusion models have opened the path to a wide range of text-based image editing frameworks. However, these typically build on the multi-step nature of the diffusion backwards process, and adapting them to distilled, fast-sampling methods has proven surprisingly challenging. Here, we focus on a popular line of text-based editing frameworks - the ``edit-friendly'' DDPM-noise inversion approach. We analyze its application to fast sampling methods and categorize its failures into two classes: the appearance of visual artifacts, and insufficient editing strength. We trace the artifacts to mismatched noise statistics between inverted noises and the expected noise schedule, and suggest a shifted noise schedule which corrects for this offset. To increase editing strength, we propose a pseudo-guidance approach that efficiently increases the magnitude of edits without introducing new artifacts. All in all, our method enables text-based image editing with as few as three diffusion steps, while providing novel insights into the mechanisms behind popular text-based editing approaches.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、幅広いテキストベースの画像編集フレームワークへの道を開いた。 しかし、これらは一般的に拡散過程の多段階的な性質に基づいて構築され、蒸留された高速サンプリング法に適応することが驚くほど難しいことが証明された。 ここでは、テキストベースの一般的な編集フレームワークである `edit-friendly'' DDPM-noise の逆変換アプローチに焦点を当てる。 高速サンプリング法への適用を解析し、その失敗を視覚的アーティファクトの出現と編集強度の不足という2つのクラスに分類する。 逆ノイズと予測ノイズスケジュールの一致しないノイズ統計をトレースし、このオフセットを補正するシフトノイズスケジュールを提案する。 編集強度を向上させるために,新しいアーティファクトを導入することなく効率よく編集の規模を拡大する疑似誘導手法を提案する。 全体として,本手法は,テキストベースの画像編集を最大3段階の拡散ステップで実現し,テキストベースの編集手法の背景にあるメカニズムについて新たな知見を提供する。

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