論文の概要: DisEnvisioner: Disentangled and Enriched Visual Prompt for Customized Image Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02067v2
- Date: Mon, 28 Oct 2024 15:35:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 09:05:40.907114
- Title: DisEnvisioner: Disentangled and Enriched Visual Prompt for Customized Image Generation
- Title（参考訳）: DisEnvisioner: カスタマイズされた画像生成のためのアンタングルとリッチなビジュアルプロンプ
- Authors: Jing He, Haodong Li, Yongzhe Hu, Guibao Shen, Yingjie Cai, Weichao Qiu, Ying-Cong Chen,
- Abstract要約: DisEnvisionerは、非関連情報をフィルタリングしながら、主観的特徴を効果的に抽出し、強化するための新しいアプローチである。
具体的には、被写体と他の無関係なコンポーネントの特徴を視覚的トークンに効果的に分離し、より正確なカスタマイズを可能にする。
提案手法は,命令応答(予測可能性),ID整合性,推論速度,画像の全体的な品質において,既存の手法よりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.599542105037443
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the realm of image generation, creating customized images from visual prompt with additional textual instruction emerges as a promising endeavor. However, existing methods, both tuning-based and tuning-free, struggle with interpreting the subject-essential attributes from the visual prompt. This leads to subject-irrelevant attributes infiltrating the generation process, ultimately compromising the personalization quality in both editability and ID preservation. In this paper, we present DisEnvisioner, a novel approach for effectively extracting and enriching the subject-essential features while filtering out -irrelevant information, enabling exceptional customization performance, in a tuning-free manner and using only a single image. Specifically, the feature of the subject and other irrelevant components are effectively separated into distinctive visual tokens, enabling a much more accurate customization. Aiming to further improving the ID consistency, we enrich the disentangled features, sculpting them into more granular representations. Experiments demonstrate the superiority of our approach over existing methods in instruction response (editability), ID consistency, inference speed, and the overall image quality, highlighting the effectiveness and efficiency of DisEnvisioner. Project page: https://disenvisioner.github.io/.
- Abstract（参考訳）: 画像生成の分野では、視覚的プロンプトからカスタマイズされたイメージを、追加のテキスト命令で作成することが、有望な取り組みとして現れている。
しかし、チューニングベースとチューニングフリーの両方の既存の手法は、視覚的プロンプトから主観的属性を解釈するのに苦労している。
これにより、生成プロセスに不適切な属性が浸透し、最終的に編集性とID保存の両方においてパーソナライズ品質が向上する。
本稿では,非関連情報をフィルタリングし,例外的なカスタマイズ性能を実現し,チューニング不要で,単一の画像のみを用いて,主観的特徴を効果的に抽出・強化するための新しいアプローチであるDisEnvisionerを提案する。
具体的には、被写体と他の無関係なコンポーネントの特徴を視覚的トークンに効果的に分離し、より正確なカスタマイズを可能にする。
IDの一貫性をさらに向上することを目的として、混乱した特徴を豊かにし、より粒度の細かい表現に彫刻します。
提案手法は,命令応答(予測可能性),ID整合性,推論速度,画像の全体的な品質において,既存の手法よりも優れており,DisEnvisionerの有効性と効率性を強調している。
プロジェクトページ: https://disenvisioner.github.io/.com
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