論文の概要: Generative Location Modeling for Spatially Aware Object Insertion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13564v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 14:00:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:19:36.683062
• Title: Generative Location Modeling for Spatially Aware Object Insertion
• Title（参考訳）: 空間認識オブジェクト挿入のための生成的位置モデリング
• Authors: Jooyeol Yun, Davide Abati, Mohamed Omran, Jaegul Choo, Amirhossein Habibian, Auke Wiggers,
• Abstract要約: 生成モデルは、オブジェクト挿入を含む画像編集タスクの強力なツールになっている。 本稿では,現実的な物体の位置を識別するための位置モデルの構築に焦点をあてる。 具体的には,背景画像と所望のオブジェクトクラスに条件付き境界ボックス座標を生成する自己回帰モデルを訓練する。 この定式化により、スパース配置アノテーションを効果的に処理し、直接選好最適化を行うことで、不明瞭な位置を選好データセットに組み込むことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.62317512925592
• License:
• Abstract: Generative models have become a powerful tool for image editing tasks, including object insertion. However, these methods often lack spatial awareness, generating objects with unrealistic locations and scales, or unintentionally altering the scene background. A key challenge lies in maintaining visual coherence, which requires both a geometrically suitable object location and a high-quality image edit. In this paper, we focus on the former, creating a location model dedicated to identifying realistic object locations. Specifically, we train an autoregressive model that generates bounding box coordinates, conditioned on the background image and the desired object class. This formulation allows to effectively handle sparse placement annotations and to incorporate implausible locations into a preference dataset by performing direct preference optimization. Our extensive experiments demonstrate that our generative location model, when paired with an inpainting method, substantially outperforms state-of-the-art instruction-tuned models and location modeling baselines in object insertion tasks, delivering accurate and visually coherent results.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルは、オブジェクト挿入を含む画像編集タスクの強力なツールになっている。 しかし、これらの手法は空間的認識を欠くことが多く、非現実的な位置とスケールを持つオブジェクトを生成したり、意図せずシーンの背景を変更したりする。 重要な課題は、幾何学的に適切な物体の位置と高品質の画像編集の両方を必要とする視覚的コヒーレンスを維持することである。 本稿では,前者に焦点を当て,現実的な物体の位置を識別するための位置モデルを作成する。 具体的には,背景画像と所望のオブジェクトクラスに条件付き境界ボックス座標を生成する自己回帰モデルを訓練する。 この定式化により、スパース配置アノテーションを効果的に処理し、直接選好最適化を行うことで、不明瞭な位置を選好データセットに組み込むことができる。 我々の生成位置モデルと塗装法を組み合わせると、オブジェクト挿入タスクにおける最先端の命令調整モデルと位置モデリングベースラインを大幅に上回り、正確かつ視覚的に一貫性のある結果が得られることを示す。

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