論文の概要: FunEditor: Achieving Complex Image Edits via Function Aggregation with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08495v2
• Date: Tue, 17 Dec 2024 16:21:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:55:07.948080
• Title: FunEditor: Achieving Complex Image Edits via Function Aggregation with Diffusion Models
• Title（参考訳）: FunEditor: 拡散モデルによる関数集約による複雑な画像編集を実現する
• Authors: Mohammadreza Samadi, Fred X. Han, Mohammad Salameh, Hao Wu, Fengyu Sun, Chunhua Zhou, Di Niu,
• Abstract要約: 拡散モデルは生成タスクにおいて優れた性能を示しており、画像編集の理想的な候補となっている。 本稿では,原子編集関数を学習し,より単純な関数を集約して複雑な編集を行うための,効率的な拡散モデルFunEditorを紹介する。 推論の4ステップだけで、FunEditorは既存の一般的なメソッドよりも5～24倍の推論スピードアップを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.509233098264513
• License:
• Abstract: Diffusion models have demonstrated outstanding performance in generative tasks, making them ideal candidates for image editing. Recent studies highlight their ability to apply desired edits effectively by following textual instructions, yet with two key challenges remaining. First, these models struggle to apply multiple edits simultaneously, resulting in computational inefficiencies due to their reliance on sequential processing. Second, relying on textual prompts to determine the editing region can lead to unintended alterations to the image. We introduce FunEditor, an efficient diffusion model designed to learn atomic editing functions and perform complex edits by aggregating simpler functions. This approach enables complex editing tasks, such as object movement, by aggregating multiple functions and applying them simultaneously to specific areas. Our experiments demonstrate that FunEditor significantly outperforms recent inference-time optimization methods and fine-tuned models, either quantitatively across various metrics or through visual comparisons or both, on complex tasks like object movement and object pasting. In the meantime, with only 4 steps of inference, FunEditor achieves 5-24x inference speedups over existing popular methods. The code is available at: mhmdsmdi.github.io/funeditor/.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは生成タスクにおいて優れた性能を示しており、画像編集の理想的な候補となっている。 近年の研究では、テキストによる指示に従うことによって、望ましい編集を効果的に適用する能力を強調しているが、2つの重要な課題が残されている。 第一に、これらのモデルは複数の編集を同時に行うのに苦労し、逐次処理に依存するため、計算の効率が低下する。 第2に、編集領域を決定するためのテキストプロンプトに依存すると、意図しない画像の変更につながる可能性がある。 本稿では,原子編集関数を学習し,より単純な関数を集約して複雑な編集を行うための,効率的な拡散モデルFunEditorを紹介する。 このアプローチは、複数の関数を集約し、それらを特定の領域に同時に適用することにより、オブジェクトの動きなどの複雑な編集タスクを可能にする。 実験により、FunEditorは、オブジェクトの動きやオブジェクトのペーストといった複雑なタスクにおいて、様々なメトリクスを定量的に、あるいは視覚的比較を通して、最近の推論時間最適化手法や微調整モデルよりも大幅に優れていることが示された。 一方、FunEditorは推論のわずか4ステップで、既存の一般的なメソッドよりも5～24倍の高速化を実現している。 mhmdsmdi.github.io/funeditor/

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