論文の概要: RoomDiffusion: A Specialized Diffusion Model in the Interior Design Industry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03198v1
• Date: Thu, 5 Sep 2024 02:41:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 22:18:11.341508
• Title: RoomDiffusion: A Specialized Diffusion Model in the Interior Design Industry
• Title（参考訳）: RoomDiffusion: インテリアデザイン産業における特殊拡散モデル
• Authors: Zhaowei Wang, Ying Hao, Hao Wei, Qing Xiao, Lulu Chen, Yulong Li, Yue Yang, Tianyi Li,
• Abstract要約: RoomDiffusionは、インテリアデザイン業界向けに丁寧に調整された、先駆的な拡散モデルである。 データパイプライン全体をスクラッチから構築し、反復モデル最適化のためのデータを更新し、評価します。 20人以上の専門家による総合的人間評価プロトコルを通じて、RoomDiffusionは美学、正確性、効率性の観点から業界をリードする性能を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.752126170209458
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in text-to-image diffusion models have significantly transformed visual content generation, yet their application in specialized fields such as interior design remains underexplored. In this paper, we present RoomDiffusion, a pioneering diffusion model meticulously tailored for the interior design industry. To begin with, we build from scratch a whole data pipeline to update and evaluate data for iterative model optimization. Subsequently, techniques such as multiaspect training, multi-stage fine-tune and model fusion are applied to enhance both the visual appeal and precision of the generated results. Lastly, leveraging the latent consistency Distillation method, we distill and expedite the model for optimal efficiency. Unlike existing models optimized for general scenarios, RoomDiffusion addresses specific challenges in interior design, such as lack of fashion, high furniture duplication rate, and inaccurate style. Through our holistic human evaluation protocol with more than 20 professional human evaluators, RoomDiffusion demonstrates industry-leading performance in terms of aesthetics, accuracy, and efficiency, surpassing all existing open source models such as stable diffusion and SDXL.
• Abstract（参考訳）: テキスト・画像拡散モデルの最近の進歩は、視覚コンテンツ生成を著しく変化させてきたが、インテリアデザインなどの特殊分野への応用はいまだ検討されていない。 本稿では,インテリアデザイン産業に適した拡散モデルであるRoomDiffusionを紹介する。 まず最初に、データパイプライン全体をスクラッチから構築し、反復モデル最適化のためのデータを更新し、評価します。 その後、マルチアスペクトトレーニング、マルチステージファインチューン、モデル融合などの手法を適用し、生成した結果の視覚的魅力と精度を両立させる。 最後に, 遅延整合蒸留法を利用して, モデルを蒸留・抽出し, 最適効率を向上する。 一般的なシナリオに最適化された既存のモデルとは異なり、RoomDiffusionはファッションの欠如、家具の複製率の高さ、不正確なスタイルなど、インテリアデザインにおける特定の課題に対処している。 20人以上の専門家による総合的人的評価プロトコルを通じて、RoomDiffusionは、審美性、正確性、効率性の観点から業界をリードする性能を示し、安定した拡散やSDXLといった既存のオープンソースモデルをすべて上回っている。

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