論文の概要: Skip-and-Play: Depth-Driven Pose-Preserved Image Generation for Any Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02653v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 12:28:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 18:26:46.845636
• Title: Skip-and-Play: Depth-Driven Pose-Preserved Image Generation for Any Objects
• Title（参考訳）: Skip-and-Play: 任意のオブジェクトに対する深さ駆動型Pose保存画像生成
• Authors: Kyungmin Jo, Jaegul Choo,
• Abstract要約: 単一深度推定モデルから深度マップを容易に得ることができるため,深度に基づくポーズ制御を提案する。 奥行きマップはポーズだけでなく、生成された画像の形状にも影響を及ぼすため、奥行きベースのポーズ制御は形状依存性の問題に直面する。 本研究では,深度条件制御ネットの3成分が生成画像のポーズと形状に与える影響を分析することで,Skip-and-Play (SnP) を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.439601647422236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of diffusion models has enabled the generation of diverse high-quality images solely from text, prompting subsequent efforts to enhance the controllability of these models. Despite the improvement in controllability, pose control remains limited to specific objects (e.g., humans) or poses (e.g., frontal view) due to the fact that pose is generally controlled via camera parameters (e.g., rotation angle) or keypoints (e.g., eyes, nose). Specifically, camera parameters-conditional pose control models generate unrealistic images depending on the object, owing to the small size of 3D datasets for training. Also, keypoint-based approaches encounter challenges in acquiring reliable keypoints for various objects (e.g., church) or poses (e.g., back view). To address these limitations, we propose depth-based pose control, as depth maps are easily obtainable from a single depth estimation model regardless of objects and poses, unlike camera parameters and keypoints. However, depth-based pose control confronts issues of shape dependency, as depth maps influence not only the pose but also the shape of the generated images. To tackle this issue, we propose Skip-and-Play (SnP), designed via analysis of the impact of three components of depth-conditional ControlNet on the pose and the shape of the generated images. To be specific, based on the analysis, we selectively skip parts of the components to mitigate shape dependency on the depth map while preserving the pose. Through various experiments, we demonstrate the superiority of SnP over baselines and showcase the ability of SnP to generate images of diverse objects and poses. Remarkably, SnP exhibits the ability to generate images even when the objects in the condition (e.g., a horse) and the prompt (e.g., a hedgehog) differ from each other.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルの出現により、テキストのみから多様な高品質な画像が生成されるようになり、これらのモデルの制御性を高める努力が進められた。 制御性の改善にもかかわらず、ポーズコントロールは特定の物体(例えば、人間)やポーズ(例えば、正面視)に限られており、ポーズは一般的にカメラパラメータ(例えば、回転角)やキーポイント(例えば、目、鼻)によって制御される。 特に、カメラパラメータ-条件付きポーズ制御モデルは、トレーニング用の3Dデータセットの小さなサイズのため、オブジェクトに応じて非現実的な画像を生成する。 また、キーポイントベースのアプローチは、様々なオブジェクト(例えば、教会)やポーズ(例えば、バックビュー)の信頼できるキーポイントを取得する際の課題に直面する。 これらの制約に対処するため、カメラパラメータやキーポイントとは異なり、物体やポーズに関わらず、深度マップが単一の深度推定モデルから容易に得ることができるように、深度に基づくポーズ制御を提案する。 しかし、奥行きマップはポーズだけでなく、生成された画像の形状にも影響を及ぼすため、奥行きベースのポーズ制御は形状依存性の問題に直面している。 そこで本研究では,深度条件制御ネットの3成分が生成画像のポーズと形状に与える影響を分析することによって,Skip-and-Play(SnP)を提案する。 分析により,ポーズを保ちながら奥行きマップの形状依存性を緩和するため,部品の一部を選択的にスキップする。 様々な実験を通じて,SnPがベースラインよりも優れていることを示すとともに,多様なオブジェクトやポーズの画像を生成するSnPの能力を示す。 SnPは、条件(eg,馬)とプロンプト(eg,ヘッジホッグ)が異なる場合でも、画像を生成する能力を示す。

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