論文の概要: ComfyGen: Prompt-Adaptive Workflows for Text-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01731v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 16:43:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 15:43:48.629249
• Title: ComfyGen: Prompt-Adaptive Workflows for Text-to-Image Generation
• Title（参考訳）: ComfyGen: テキストから画像生成のためのプロンプト適応ワークフロー
• Authors: Rinon Gal, Adi Haviv, Yuval Alaluf, Amit H. Bermano, Daniel Cohen-Or, Gal Chechik,
• Abstract要約: 本稿では,各ユーザプロンプトに自動的にワークフローをカスタマイズすることを目的とする,プロンプト適応型ワークフロー生成の新しいタスクを紹介する。 本稿では,この課題に対処する2つの LLM ベースの手法を提案する。ユーザ・参照データから学習するチューニングベース手法と,既存のフローを選択するために LLM を使用するトレーニングフリー手法である。 本研究は,現場における既存研究の方向性を補完し,テキスト・画像生成の品質向上のための新たな経路を提供することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.39861573270173
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The practical use of text-to-image generation has evolved from simple, monolithic models to complex workflows that combine multiple specialized components. While workflow-based approaches can lead to improved image quality, crafting effective workflows requires significant expertise, owing to the large number of available components, their complex inter-dependence, and their dependence on the generation prompt. Here, we introduce the novel task of prompt-adaptive workflow generation, where the goal is to automatically tailor a workflow to each user prompt. We propose two LLM-based approaches to tackle this task: a tuning-based method that learns from user-preference data, and a training-free method that uses the LLM to select existing flows. Both approaches lead to improved image quality when compared to monolithic models or generic, prompt-independent workflows. Our work shows that prompt-dependent flow prediction offers a new pathway to improving text-to-image generation quality, complementing existing research directions in the field.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ生成の実践的利用は、単純でモノリシックなモデルから、複数の特殊なコンポーネントを組み合わせた複雑なワークフローへと進化してきた。 ワークフローベースのアプローチは画質の向上につながる可能性があるが、多数の利用可能なコンポーネント、複雑な依存関係、生成プロンプトへの依存など、効果的なワークフローの構築には相当な専門知識が必要である。 ここでは、各ユーザのプロンプトに自動的にワークフローをカスタマイズすることを目的として、プロンプト適応ワークフロー生成という新しいタスクを紹介する。 本稿では,この課題に対処する2つの LLM ベースの手法を提案する。ユーザ・参照データから学習するチューニングベース手法と,既存のフローを選択するために LLM を使用するトレーニングフリー手法である。 どちらのアプローチも、モノリシックモデルやジェネリックでプロンプトに依存しないワークフローと比較すると、画質が向上する。 本研究は,現場における既存研究の方向性を補完し,テキスト・画像生成の品質向上のための新たな経路を提供することを示す。

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