論文の概要: Vision-guided and Mask-enhanced Adaptive Denoising for Prompt-based Image Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10496v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 13:41:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-29 21:14:59.057315
• Title: Vision-guided and Mask-enhanced Adaptive Denoising for Prompt-based Image Editing
• Title（参考訳）: プロンプトに基づく画像編集のための視覚誘導とマスク強化適応デノジング
• Authors: Kejie Wang, Xuemeng Song, Meng Liu, Weili Guan, Liqiang Nie,
• Abstract要約: 視覚誘導・マスク強調適応編集法(ViMAEdit)を提案する。 まず,画像の埋め込みを明示的なガイダンスとして活用し,従来のテキストのプロンプトに基づく記述プロセスを強化することを提案する。 第2に,自己注意型反復編集領域接地戦略を考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.96788532285649
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-image diffusion models have demonstrated remarkable progress in synthesizing high-quality images from text prompts, which boosts researches on prompt-based image editing that edits a source image according to a target prompt. Despite their advances, existing methods still encounter three key issues: 1) limited capacity of the text prompt in guiding target image generation, 2) insufficient mining of word-to-patch and patch-to-patch relationships for grounding editing areas, and 3) unified editing strength for all regions during each denoising step. To address these issues, we present a Vision-guided and Mask-enhanced Adaptive Editing (ViMAEdit) method with three key novel designs. First, we propose to leverage image embeddings as explicit guidance to enhance the conventional textual prompt-based denoising process, where a CLIP-based target image embedding estimation strategy is introduced. Second, we devise a self-attention-guided iterative editing area grounding strategy, which iteratively exploits patch-to-patch relationships conveyed by self-attention maps to refine those word-to-patch relationships contained in cross-attention maps. Last, we present a spatially adaptive variance-guided sampling, which highlights sampling variances for critical image regions to promote the editing capability. Experimental results demonstrate the superior editing capacity of ViMAEdit over all existing methods.
• Abstract（参考訳）: テキスト間拡散モデルは、テキストプロンプトから高品質な画像の合成において顕著な進歩を示し、ターゲットプロンプトに従ってソース画像を編集するプロンプトベースの画像編集の研究を促進する。 彼らの進歩にもかかわらず、既存の手法はまだ3つの重要な問題に直面している。 1)ターゲット画像生成を誘導する際のテキストプロンプトの制限容量 2)接地編集領域におけるワープ・ツー・パッチ・ツー・パッチ関係の不十分なマイニング 3) 各段階で全領域の編集強度を統一した。 これらの課題に対処するために,3つの重要な新デザインを持つ視覚誘導・マスク強調適応編集法(ViMAEdit)を提案する。 まず,CLIPに基づく目標画像埋め込み推定戦略を導入する,従来のテキストプロンプトに基づく記述プロセスを強化するために,画像埋め込みを明示的なガイダンスとして活用することを提案する。 第2に、自己注意誘導反復編集領域接地戦略を考案し、自己注意マップが伝達するパッチ・ツー・パッチ関係を反復的に活用し、横断注意マップに含まれるこれらの単語・パッチ関係を洗練させる。 最後に、空間適応型分散誘導サンプリングを行い、重要な画像領域のサンプリング分散を強調し、編集能力を向上する。 実験の結果,ViMAEditの編集能力は既存の方法よりも優れていた。

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