論文の概要: Schedule Your Edit: A Simple yet Effective Diffusion Noise Schedule for Image Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18756v2
• Date: Fri, 25 Oct 2024 02:11:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 09:36:56.173079
• Title: Schedule Your Edit: A Simple yet Effective Diffusion Noise Schedule for Image Editing
• Title（参考訳）: 編集のスケジュール:画像編集のためのシンプルで効果的な拡散ノイズスケジュール
• Authors: Haonan Lin, Mengmeng Wang, Jiahao Wang, Wenbin An, Yan Chen, Yong Liu, Feng Tian, Guang Dai, Jingdong Wang, Qianying Wang,
• Abstract要約: 効率的な編集では、ソースイメージを潜在空間に反転させる必要があり、このプロセスはDDIMの反転に固有の予測エラーによってしばしば妨げられる。 特異性を排除し、インバージョン安定性を改善し、画像編集のためのより良いノイズ空間を提供する新しいノイズスケジュールであるロジスティックスケジュールを導入する。 提案手法では追加のトレーニングは必要とせず,既存の編集手法と互換性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.45138713525929
• License:
• Abstract: Text-guided diffusion models have significantly advanced image editing, enabling high-quality and diverse modifications driven by text prompts. However, effective editing requires inverting the source image into a latent space, a process often hindered by prediction errors inherent in DDIM inversion. These errors accumulate during the diffusion process, resulting in inferior content preservation and edit fidelity, especially with conditional inputs. We address these challenges by investigating the primary contributors to error accumulation in DDIM inversion and identify the singularity problem in traditional noise schedules as a key issue. To resolve this, we introduce the Logistic Schedule, a novel noise schedule designed to eliminate singularities, improve inversion stability, and provide a better noise space for image editing. This schedule reduces noise prediction errors, enabling more faithful editing that preserves the original content of the source image. Our approach requires no additional retraining and is compatible with various existing editing methods. Experiments across eight editing tasks demonstrate the Logistic Schedule's superior performance in content preservation and edit fidelity compared to traditional noise schedules, highlighting its adaptability and effectiveness.
• Abstract（参考訳）: テキスト誘導拡散モデルは画像編集が大幅に進歩し、テキストプロンプトによって駆動される高品質で多様な修正を可能にする。 しかし、効果的な編集では、ソースイメージを潜時空間に反転させる必要があり、DDIMの反転に固有の予測エラーによってしばしば妨げられる。 これらのエラーは拡散過程中に蓄積され、特に条件入力でコンテンツ保存や編集の精度が低下する。 本稿では,DDIMのインバージョンにおける誤り蓄積の主要因について検討し,従来のノイズスケジュールにおける特異性問題を重要課題として挙げる。 これを解決するために,特異性を排除し,インバージョン安定性を向上し,画像編集に優れたノイズ空間を提供する新しいノイズスケジュールであるロジスティックスケジュールを導入する。 このスケジュールはノイズ予測誤差を低減し、元の画像のオリジナルコンテンツを保存したより忠実な編集を可能にする。 提案手法では,追加のリトレーニングは必要とせず,既存の編集手法と互換性がある。 8つの編集タスクにまたがる実験では、ロジスティック・スケジュールは従来のノイズスケジュールと比較してコンテンツ保存と編集の忠実さにおいて優れた性能を示し、適応性と有効性を強調している。

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