論文の概要: E-Commerce Inpainting with Mask Guidance in Controlnet for Reducing Overcompletion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09681v1
• Date: Sun, 15 Sep 2024 10:10:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 19:38:21.021141
• Title: E-Commerce Inpainting with Mask Guidance in Controlnet for Reducing Overcompletion
• Title（参考訳）: マスク誘導による電子商取引によるオーバーコンプリート低減
• Authors: Guandong Li,
• Abstract要約: 本稿では,拡散モデル生成におけるコア痛点,すなわちオーバーコンプリートを系統的に解析し,対処する。 本手法は実用化において有望な成果を上げており,本分野でのインスピレーションとなる技術レポートとして機能することを願っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.67619785783182
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: E-commerce image generation has always been one of the core demands in the e-commerce field. The goal is to restore the missing background that matches the main product given. In the post-AIGC era, diffusion models are primarily used to generate product images, achieving impressive results. This paper systematically analyzes and addresses a core pain point in diffusion model generation: overcompletion, which refers to the difficulty in maintaining product features. We propose two solutions: 1. Using an instance mask fine-tuned inpainting model to mitigate this phenomenon; 2. Adopting a train-free mask guidance approach, which incorporates refined product masks as constraints when combining ControlNet and UNet to generate the main product, thereby avoiding overcompletion of the product. Our method has achieved promising results in practical applications and we hope it can serve as an inspiring technical report in this field.
• Abstract（参考訳）: 電子商取引のイメージ生成は、常にeコマース分野における中核的な需要の1つだ。 目標は、提供されたメインプロダクトにマッチする不足したバックグラウンドを復元することだ。 AIGC時代以降、拡散モデルは主に製品画像の生成に使われ、印象的な結果が得られている。 本稿では,拡散モデル生成における中心的痛点であるオーバーコンプリートを系統的に解析し,対処する。 我々は2つの解決策を提案する。 1. この現象を緩和するために、インスタンスマスクの微調整塗装モデルを使用すること。 2. 改良された製品マスクをメイン製品を生成するためにコントロールネットとUNetを組み合わせる際の制約として組み込んだ無列車マスク誘導アプローチを採用することにより、製品の過度な補完を回避する。 本手法は実用化において有望な成果を上げており,本分野でのインスピレーションとなる技術レポートとして機能することを願っている。

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