Fugu-MT 論文翻訳(概要): Guide-and-Rescale: Self-Guidance Mechanism for Effective Tuning-Free Real Image Editing

論文の概要: Guide-and-Rescale: Self-Guidance Mechanism for Effective Tuning-Free Real Image Editing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01322v1
Date: Mon, 2 Sep 2024 15:21:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-06 06:25:12.763217
Title: Guide-and-Rescale: Self-Guidance Mechanism for Effective Tuning-Free Real Image Editing
Title（参考訳）: ガイド・アンド・リスケール:効果的なチューニング自由な実画像編集のためのセルフガイド機構
Authors: Vadim Titov, Madina Khalmatova, Alexandra Ivanova, Dmitry Vetrov, Aibek Alanov,
Abstract要約: 本稿では,誘導機構による拡散サンプリングプロセスの修正に基づく新しい手法を提案する。本研究では,入力画像の全体構造を保存するための自己誘導手法について検討する。本稿では,人間の評価と定量的分析を通じて,提案手法が望ましい編集を可能にすることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 42.73883397041092
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Despite recent advances in large-scale text-to-image generative models, manipulating real images with these models remains a challenging problem. The main limitations of existing editing methods are that they either fail to perform with consistent quality on a wide range of image edits or require time-consuming hyperparameter tuning or fine-tuning of the diffusion model to preserve the image-specific appearance of the input image. We propose a novel approach that is built upon a modified diffusion sampling process via the guidance mechanism. In this work, we explore the self-guidance technique to preserve the overall structure of the input image and its local regions appearance that should not be edited. In particular, we explicitly introduce layout-preserving energy functions that are aimed to save local and global structures of the source image. Additionally, we propose a noise rescaling mechanism that allows to preserve noise distribution by balancing the norms of classifier-free guidance and our proposed guiders during generation. Such a guiding approach does not require fine-tuning the diffusion model and exact inversion process. As a result, the proposed method provides a fast and high-quality editing mechanism. In our experiments, we show through human evaluation and quantitative analysis that the proposed method allows to produce desired editing which is more preferable by humans and also achieves a better trade-off between editing quality and preservation of the original image. Our code is available at https://github.com/FusionBrainLab/Guide-and-Rescale.
Abstract（参考訳）: 近年の大規模テキスト・画像生成モデルの発展にもかかわらず、実際の画像をこれらのモデルで操作することは難しい問題である。既存の編集方法の主な制限は、入力画像のイメージ固有の外観を維持するために、幅広い画像編集において一貫した品質で実行できないか、あるいは時間を要するハイパーパラメータチューニングや拡散モデルの微調整を必要とすることである。本稿では,誘導機構による拡散サンプリングプロセスの修正に基づく新しい手法を提案する。本研究では,入力画像の全体構造と編集すべきでない局所的な外観を保存するための自己誘導技術について検討する。特に,画像の局所的および大域的構造を保存することを目的としたレイアウト保存エネルギー関数を明示的に導入する。さらに,本研究では,世代間における分類器フリーガイダンスとガイドの基準のバランスをとることで,雑音分布の保存を可能にするノイズ再スケーリング機構を提案する。このような誘導的アプローチは、拡散モデルと正確な反転過程を微調整する必要はない。その結果,提案手法は高速かつ高品質な編集機構を提供する。本実験では,人為的評価と定量的解析により,提案手法により,人間に好適な編集が可能であり,原画像の編集品質と保存のトレードオフが良好であることを示す。私たちのコードはhttps://github.com/FusionBrainLab/Guide-and-Rescale.comで利用可能です。

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