論文の概要: TurboEdit: Instant text-based image editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08332v1
• Date: Wed, 14 Aug 2024 18:02:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 17:39:31.732751
• Title: TurboEdit: Instant text-based image editing
• Title（参考訳）: TurboEdit:インスタントテキストベースの画像編集
• Authors: Zongze Wu, Nicholas Kolkin, Jonathan Brandt, Richard Zhang, Eli Shechtman,
• Abstract要約: 我々は,数ステップの拡散モデルを用いて,正確な画像逆転と非交叉画像編集の課題に対処する。 本稿では,エンコーダをベースとした反復インバージョン手法を提案する。このインバージョンネットワークは,入力画像と前ステップからの再構成画像に条件付けされており,次の再構成を入力画像に向けて修正することができる。 提案手法は, リアルタイムなテキストガイド画像編集を容易にするため, インバージョンでは8つの機能評価 (NFE) と4つのNFE (NFE) しか必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.06820085957286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the challenges of precise image inversion and disentangled image editing in the context of few-step diffusion models. We introduce an encoder based iterative inversion technique. The inversion network is conditioned on the input image and the reconstructed image from the previous step, allowing for correction of the next reconstruction towards the input image. We demonstrate that disentangled controls can be easily achieved in the few-step diffusion model by conditioning on an (automatically generated) detailed text prompt. To manipulate the inverted image, we freeze the noise maps and modify one attribute in the text prompt (either manually or via instruction based editing driven by an LLM), resulting in the generation of a new image similar to the input image with only one attribute changed. It can further control the editing strength and accept instructive text prompt. Our approach facilitates realistic text-guided image edits in real-time, requiring only 8 number of functional evaluations (NFEs) in inversion (one-time cost) and 4 NFEs per edit. Our method is not only fast, but also significantly outperforms state-of-the-art multi-step diffusion editing techniques.
• Abstract（参考訳）: 我々は,数ステップの拡散モデルを用いて,正確な画像逆転と非交叉画像編集の課題に対処する。 エンコーダをベースとした反復インバージョン手法を提案する。 インバージョンネットワークは、入力画像と前段からの再構成画像とに条件付けされ、入力画像に対する次の再構成の補正を可能にする。 本研究では,(自動生成)詳細なテキストプロンプトを条件にすることで,数ステップの拡散モデルにおいて,不整合制御が容易に実現できることを示す。 逆画像を操作するために、ノイズマップをフリーズし、テキストプロンプト中の1つの属性を修正(手動またはLSMによって駆動される命令ベースの編集)し、入力画像に似た新しい画像を生成する。 さらに編集強度を制御し、インストラクティブテキストプロンプトを受け入れることができる。 提案手法は, リアルタイムなテキストガイド画像編集を容易にするため, インバージョン(1回あたりのコスト)において8つの機能評価(NFE)と4つのNFE(NFE)しか必要としない。 我々の手法は高速であるだけでなく、最先端の多段階拡散編集技術よりもはるかに優れている。

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