論文の概要: AttnMod: Attention-Based New Art Styles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10028v2
• Date: Fri, 01 Aug 2025 03:49:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-04 18:08:53.41283
• Title: AttnMod: Attention-Based New Art Styles
• Title（参考訳）: AttnMod: 注意に基づく新しいアートスタイル
• Authors: Shih-Chieh Su,
• Abstract要約: 本稿では,事前学習した拡散モデルにおけるクロスアテンションを変調して,新規でプロンプタブルなアートスタイルを生成する,トレーニング不要なAttnModを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce AttnMod, a training-free technique that modulates cross-attention in pre-trained diffusion models to generate novel, unpromptable art styles. The method is inspired by how a human artist might reinterpret a generated image, for example by emphasizing certain features, dispersing color, twisting silhouettes, or materializing unseen elements. AttnMod simulates this intent by altering how the text prompt conditions the image through attention during denoising. These targeted modulations enable diverse stylistic transformations without changing the prompt or retraining the model, and they expand the expressive capacity of text-to-image generation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,事前学習した拡散モデルにおけるクロスアテンションを変調して,新規でプロンプタブルなアートスタイルを生成する,トレーニング不要なAttnModを紹介する。 この方法は、例えば特定の特徴を強調したり、色を分散させたり、シルエットをねじったり、目に見えない要素を実体化したりすることで、人間のアーティストが生成したイメージを再解釈する方法にインスパイアされている。 AttnModはこの意図をシミュレートし、装飾中の注意を通して、テキストがどのように画像を条件づけするかを変更する。 これらのターゲット変調は、プロンプトを変更したり、モデルを再訓練することなく、多様なスタイル変換を可能にし、テキスト・画像生成の表現能力を拡張する。

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