論文の概要: MagicTailor: Component-Controllable Personalization in Text-to-Image Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13370v2
• Date: Fri, 06 Dec 2024 07:58:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 16:26:41.522875
• Title: MagicTailor: Component-Controllable Personalization in Text-to-Image Diffusion Models
• Title（参考訳）: MagicTailor: テキスト-画像拡散モデルにおけるコンポーネント制御可能なパーソナライゼーション
• Authors: Donghao Zhou, Jiancheng Huang, Jinbin Bai, Jiaze Wang, Hao Chen, Guangyong Chen, Xiaowei Hu, Pheng-Ann Heng,
• Abstract要約: 概念内の個々のコンポーネントをカスタマイズし、再構成できる新しいタスクである、コンポーネント制御可能なパーソナライゼーションを導入する。 この課題は、望ましくない要素が概念を歪ませる意味汚染と、目的とする概念と構成要素を不均等に学習する意味不均衡という2つの課題に直面する。 動的マスケド・デグラデーション(Dynamic Masked Degradation, 動的マスケド・デグラデーション, 動的マスケド・デグラデーション)を用いて、望まない視覚的セマンティクスを適応的に摂動し、望まれる視覚的セマンティクスをよりバランスよく学習するために、デュアルストリーム・バランシング(Dual-Stream Balancing)を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.1034358143232
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Recent text-to-image models generate high-quality images from text prompts but lack precise control over specific components within visual concepts. Therefore, we introduce component-controllable personalization, a new task that allows users to customize and reconfigure individual components within concepts. This task faces two challenges: semantic pollution, where undesirable elements distort the concept, and semantic imbalance, which leads to disproportionate learning of the target concept and component. To address these, we design MagicTailor, a framework that uses Dynamic Masked Degradation to adaptively perturb unwanted visual semantics and Dual-Stream Balancing for more balanced learning of desired visual semantics. The experimental results show that MagicTailor outperforms existing methods in this task and enables more personalized, nuanced, and creative image generation.
• Abstract（参考訳）: 最近のテキスト画像モデルは、テキストプロンプトから高品質な画像を生成するが、視覚概念内の特定のコンポーネントを正確に制御することができない。 そこで我々は,概念内の個々のコンポーネントをカスタマイズし,再構成できる新しいタスクである,コンポーネント制御可能なパーソナライゼーションを導入した。 この課題は、望ましくない要素が概念を歪ませる意味汚染と、目的とする概念と構成要素を不均等に学習する意味不均衡という2つの課題に直面する。 これらの問題に対処するために、動的マスケド・デグラデーション(Dynamic Masked Degradation)を使用して、望ましくない視覚意味論を適応的に摂動するフレームワークMagicTailorと、望ましい視覚意味論のよりバランスの取れた学習のためのデュアルストリーム・バランシングを設計する。 実験の結果、MagicTailorは既存の手法よりも優れており、よりパーソナライズされ、ニュアンスされ、創造的な画像生成を可能にしている。

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