論文の概要: InstantDrag: Improving Interactivity in Drag-based Image Editing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08857v1
- Date: Fri, 13 Sep 2024 14:19:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-16 16:19:29.627748
- Title: InstantDrag: Improving Interactivity in Drag-based Image Editing
- Title（参考訳）: InstantDrag: ドラッグベースの画像編集におけるインタラクションの改善
- Authors: Joonghyuk Shin, Daehyeon Choi, Jaesik Park,
- Abstract要約: ドラッグベースの画像編集は、その対話性と精度で最近人気を集めている。
InstantDragは、対話性と速度を向上する最適化不要なパイプラインである。
InstantDragがマスクやテキストのプロンプトなしで高速でリアルな編集を行う能力を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.004027029130953
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Drag-based image editing has recently gained popularity for its interactivity and precision. However, despite the ability of text-to-image models to generate samples within a second, drag editing still lags behind due to the challenge of accurately reflecting user interaction while maintaining image content. Some existing approaches rely on computationally intensive per-image optimization or intricate guidance-based methods, requiring additional inputs such as masks for movable regions and text prompts, thereby compromising the interactivity of the editing process. We introduce InstantDrag, an optimization-free pipeline that enhances interactivity and speed, requiring only an image and a drag instruction as input. InstantDrag consists of two carefully designed networks: a drag-conditioned optical flow generator (FlowGen) and an optical flow-conditioned diffusion model (FlowDiffusion). InstantDrag learns motion dynamics for drag-based image editing in real-world video datasets by decomposing the task into motion generation and motion-conditioned image generation. We demonstrate InstantDrag's capability to perform fast, photo-realistic edits without masks or text prompts through experiments on facial video datasets and general scenes. These results highlight the efficiency of our approach in handling drag-based image editing, making it a promising solution for interactive, real-time applications.
- Abstract（参考訳）: ドラッグベースの画像編集は、その対話性と精度で最近人気を集めている。
しかし,画像コンテンツを維持しながらユーザのインタラクションを正確に反映することの難しさから,テキスト・ツー・イメージモデルによるサンプル生成が1秒以内で可能であるにも関わらず,ドラッグ編集は依然として遅れている。
既存のアプローチでは、計算集約的な画像ごとの最適化や複雑なガイダンスベースの手法に依存しており、可動領域のマスクやテキストプロンプトなどの追加入力を必要とするため、編集プロセスの相互作用性が向上する。
InstantDragは、画像とドラッグ命令のみを入力として必要としながら、対話性と速度を向上させる最適化不要なパイプラインである。
InstantDragは、ドラッグ条件光フロージェネレータ(FlowGen)とフロー条件光拡散モデル(FlowDiffusion)の2つの慎重に設計されたネットワークで構成されている。
InstantDragは、実際のビデオデータセットにおけるドラッグベースの画像編集のためのモーションダイナミクスを、タスクをモーション生成とモーション条件付き画像生成に分解することで学習する。
InstantDragは、顔ビデオデータセットや一般的なシーンの実験を通じて、マスクやテキストプロンプトなしで高速でリアルな編集を行うことができる。
これらの結果は、ドラッグベースの画像編集処理における我々のアプローチの効率性を強調し、インタラクティブでリアルタイムなアプリケーションにとって有望なソリューションである。
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