論文の概要: Illustrious: an Open Advanced Illustration Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19946v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 04:59:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:03:55.106844
• Title: Illustrious: an Open Advanced Illustration Model
• Title（参考訳）: Illustrious:オープン・アドバンスト・イラストレーション・モデル
• Authors: Sang Hyun Park, Jun Young Koh, Junha Lee, Joy Song, Dongha Kim, Hoyeon Moon, Hyunju Lee, Min Song,
• Abstract要約: 我々は,高解像度,ダイナミックカラーレンジ画像,高復元性を実現するために,Illustriousと呼ばれるテキスト・ツー・イメージ画像生成モデルを開発した。 まず、バッチサイズとドロップアウト制御の重要性を探求し、制御可能なトークンベースの概念アクティベーションの学習を高速化する。 第2に、画像のトレーニング精度を高め、文字解剖の正確な描写をはるかに高解像度にし、適切な方法で20MP以上の生成能力を拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.428509329724737
• License:
• Abstract: In this work, we share the insights for achieving state-of-the-art quality in our text-to-image anime image generative model, called Illustrious. To achieve high resolution, dynamic color range images, and high restoration ability, we focus on three critical approaches for model improvement. First, we delve into the significance of the batch size and dropout control, which enables faster learning of controllable token based concept activations. Second, we increase the training resolution of images, affecting the accurate depiction of character anatomy in much higher resolution, extending its generation capability over 20MP with proper methods. Finally, we propose the refined multi-level captions, covering all tags and various natural language captions as a critical factor for model development. Through extensive analysis and experiments, Illustrious demonstrates state-of-the-art performance in terms of animation style, outperforming widely-used models in illustration domains, propelling easier customization and personalization with nature of open source. We plan to publicly release updated Illustrious model series sequentially as well as sustainable plans for improvements.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, Illustrious というテキスト・ツー・イメージ・アニメーション画像生成モデルにおいて, 最先端の画質を実現するための洞察を共有した。 高解像度、ダイナミックカラーレンジ画像、高復元能力を実現するため、モデル改善のための3つの重要なアプローチに焦点をあてる。 まず、制御可能なトークンベースの概念アクティベーションの高速な学習を可能にするバッチサイズとドロップアウト制御の重要性について検討する。 第2に、画像のトレーニング精度を高め、文字解剖の正確な描写をはるかに高解像度にし、適切な方法で20MP以上の生成能力を拡張した。 最後に、モデル開発における重要な要素として、すべてのタグと様々な自然言語キャプションを網羅した改良された多層キャプションを提案する。 大規模な分析と実験を通じて、Illustriousはアニメーションスタイルで最先端のパフォーマンスを示し、イラストドメインで広く使われているモデルよりも優れ、オープンソースの性質によるカスタマイズとパーソナライズを容易にする。 更新されたIllustriousモデルシリーズを順次公開し、改善の持続的な計画を立てる予定です。

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