論文の概要: MagicFace: Training-free Universal-Style Human Image Customized Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07433v4
• Date: Sat, 09 Nov 2024 14:22:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:05:46.274499
• Title: MagicFace: Training-free Universal-Style Human Image Customized Synthesis
• Title（参考訳）: MagicFace: トレーニング不要のユニバーサルスタイルの人体画像カスタマイズ合成
• Authors: Yibin Wang, Weizhong Zhang, Cheng Jin,
• Abstract要約: MagicFaceは、マルチコンセプトのユニバーサルなヒューマンイメージパーソナライズされた合成のためのトレーニング不要の方法である。 私たちの中核となる考え方は、人間が特定の概念を与えられた画像を作成する方法をシミュレートし、まずセマンティックなレイアウトを確立することです。 第1段階では、RSAは遅延画像がすべての参照概念から同時に特徴を問合せすることを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.944050414488911
• License:
• Abstract: Current human image customization methods leverage Stable Diffusion (SD) for its rich semantic prior. However, since SD is not specifically designed for human-oriented generation, these methods often require extensive fine-tuning on large-scale datasets, which renders them susceptible to overfitting and hinders their ability to personalize individuals with previously unseen styles. Moreover, these methods extensively focus on single-concept human image synthesis and lack the flexibility to customize individuals using multiple given concepts, thereby impeding their broader practical application. This paper proposes MagicFace, a novel training-free method for multi-concept universal-style human image personalized synthesis. Our core idea is to simulate how humans create images given specific concepts, i.e., first establish a semantic layout considering factors such as concepts' shape and posture, then optimize details by comparing with concepts at the pixel level. To implement this process, we introduce a coarse-to-fine generation pipeline, involving two sequential stages: semantic layout construction and concept feature injection. This is achieved by our Reference-aware Self-Attention (RSA) and Region-grouped Blend Attention (RBA) mechanisms. In the first stage, RSA enables the latent image to query features from all reference concepts simultaneously, extracting the overall semantic understanding to facilitate the initial semantic layout establishment. In the second stage, we employ an attention-based semantic segmentation method to pinpoint the latent generated regions of all concepts at each step. Following this, RBA divides the pixels of the latent image into semantic groups, with each group querying fine-grained features from the corresponding reference concept. Extensive experiments demonstrate the superiority of our MagicFace.
• Abstract（参考訳）: 現在の人間の画像のカスタマイズ方法は、そのリッチなセマンティクスにSD(Stable Diffusion)を利用する。 しかし、SDは人為的な生成のために特別に設計されているわけではないため、これらの手法は大規模なデータセットに対して広範囲の微調整を必要とすることが多いため、それらが過度に適合し、これまで目に見えないスタイルで個人をパーソナライズする能力を妨げている。 さらに、これらの手法は、単一概念の人間の画像合成に重点を置いており、複数の概念を用いて個人をカスタマイズする柔軟性が欠如しているため、より広範な実践的応用を妨げている。 本稿では,マルチコンセプトユニバーサルな画像パーソナライズのための新しいトレーニングフリー手法であるMagicFaceを提案する。 私たちの中核的な考え方は、人間が特定の概念を与えられた画像を作る方法をシミュレートすること、すなわち、まず概念の形状や姿勢などの要素を考慮して意味的なレイアウトを確立し、それからピクセルレベルの概念と比較して詳細を最適化することである。 このプロセスを実現するために、セマンティックなレイアウト構築と概念的特徴注入という2つの逐次的な段階を含む粗粒度生成パイプラインを導入する。 これは、参照認識自己注意(RSA)と地域グループブレンド注意(RBA)機構によって達成される。 第1段階では、RSAにより、潜在画像がすべての参照概念から特徴を同時にクエリすることができ、全体的な意味理解を抽出して、初期意味的レイアウトの設定を容易にする。 第2段階では、各ステップですべての概念の潜在生成領域を特定するために、注意に基づくセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクス法を用いる。 その後、RAAは潜像のピクセルを意味群に分割し、各グループが対応する参照概念から細かな特徴をクエリする。 大規模な実験は、MagicFaceの優位性を示しています。

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