論文の概要: GroundingBooth: Grounding Text-to-Image Customization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08520v3
- Date: Sun, 16 Mar 2025 04:31:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-18 12:32:19.574246
- 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: GroundingBoothは、前景と背景オブジェクトの両方にゼロショット、インスタンスレベルの空間的グラウンドを実現する。
提案するグラウンドモジュールと主観的なクロスアテンション層は、パーソナライズされた画像の作成を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.185571339157075
- License:
- Abstract: Recent approaches in text-to-image customization have primarily focused on preserving the identity of the input subject, but often fail to control the spatial location and size of objects. We introduce GroundingBooth, which achieves zero-shot, instance-level spatial grounding on both foreground subjects and background objects in the text-to-image customization task. Our proposed grounding module and subject-grounded cross-attention layer enable the creation of personalized images with accurate layout alignment, identity preservation, and strong text-image coherence. In addition, our model seamlessly supports personalization with multiple subjects. Our model shows strong results in both layout-guided image synthesis and text-to-image customization tasks. The project page is available at https://groundingbooth.github.io.
- Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージのカスタマイズにおける最近のアプローチは、主に入力対象のアイデンティティを保存することに焦点を当てているが、多くの場合、オブジェクトの空間的位置とサイズを制御できない。
我々は、テキスト・ツー・イメージのカスタマイズタスクにおいて、前景と背景の両方のオブジェクトに対してゼロショット、インスタンスレベルの空間的グラウンドを実現するGarthingBoothを紹介した。
提案するグラウンドモジュールと主観的な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、アイデンティティ保存、強力なテキストイメージコヒーレンスを備えたパーソナライズされた画像の作成を可能にする。
さらに,複数の被験者によるパーソナライゼーションをシームレスに支援する。
本モデルでは,レイアウト誘導画像合成とテキスト・ツー・イメージのカスタマイズの両作業において,強い結果が得られた。
プロジェクトのページはhttps://groundingbooth.github.io.comで公開されている。
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