論文の概要: GroundingBooth: Grounding Text-to-Image Customization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08520v2
- Date: Thu, 3 Oct 2024 20:01:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-07 21:20:36.245940
- Title: GroundingBooth: Grounding Text-to-Image Customization
- Title（参考訳）: GroundingBooth: テキストから画像へのカスタマイズ
- Authors: Zhexiao Xiong, Wei Xiong, Jing Shi, He Zhang, Yizhi Song, Nathan Jacobs,
- Abstract要約: 我々は、前景と背景オブジェクトの両方にゼロショットのインスタンスレベルの空間的グラウンドを実現するフレームワークであるGarthingBoothを紹介した。
提案したテキスト画像グラウンドモジュールとマスク付きクロスアテンション層は、正確なレイアウトアライメントとアイデンティティ保存の両方でパーソナライズされた画像を生成することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.185571339157075
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent studies in text-to-image customization show great success in generating personalized object variants given several images of a subject. While existing methods focus more on preserving the identity of the subject, they often fall short of controlling the spatial relationship between objects. In this work, we introduce GroundingBooth, a framework that achieves zero-shot instance-level spatial grounding on both foreground subjects and background objects in the text-to-image customization task. Our proposed text-image grounding module and masked cross-attention layer allow us to generate personalized images with both accurate layout alignment and identity preservation while maintaining text-image coherence. With such layout control, our model inherently enables the customization of multiple subjects at once. Our model is evaluated on both layout-guided image synthesis and reference-based customization tasks, showing strong results compared to existing methods. Our work is the first work to achieve a joint grounding on both subject-driven foreground generation and text-driven background generation.
- Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージのカスタマイズに関する最近の研究は、対象の複数の画像からパーソナライズされたオブジェクトの変種を生成することに成功している。
既存の手法は対象のアイデンティティを保存することに重点を置いているが、それらはしばしばオブジェクト間の空間的関係を制御できない。
本研究では,テキスト・ツー・イメージのカスタマイズタスクにおいて,前景と背景オブジェクトの両方にゼロショットのインスタンスレベルの空間的グラウンドを実現するフレームワークであるGroundingBoothを紹介する。
提案するテキスト画像グラウンドモジュールとマスク付きクロスアテンション層は,テキスト画像コヒーレンスを維持しつつ,正確なレイアウトアライメントとアイデンティティ保存の両方でパーソナライズされた画像を生成することができる。
このようなレイアウト制御により、本モデルは本質的に複数の対象を一度にカスタマイズできる。
本モデルは,レイアウト誘導画像合成と参照ベースカスタマイズタスクの両方で評価され,既存の手法と比較して強い結果が得られた。
我々の研究は、主題駆動のフォアグラウンド生成とテキスト駆動の背景生成の両方に共同で基礎を成す最初の成果である。
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