論文の概要: GrounDiT: Grounding Diffusion Transformers via Noisy Patch Transplantation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20474v1
• Date: Sun, 27 Oct 2024 15:30:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:22:38.666634
• Title: GrounDiT: Grounding Diffusion Transformers via Noisy Patch Transplantation
• Title（参考訳）: GrounDiT:ノイズパッチ移植による接地拡散変換器
• Authors: Phillip Y. Lee, Taehoon Yoon, Minhyuk Sung,
• Abstract要約: 拡散変換器(DiT)を用いたテキスト・画像生成のための新しいトレーニング不要な空間接地手法を提案する。 DiTは、各バウンディングボックスに対応するノイズの多いパッチを生成し、ターゲットオブジェクトを完全にエンコードし、各領域のきめ細かい制御を可能にする。 提案手法は,意味的共有(semantic sharing)と呼ぶDiTの興味深い性質に基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.517082612850443
• License:
• Abstract: We introduce a novel training-free spatial grounding technique for text-to-image generation using Diffusion Transformers (DiT). Spatial grounding with bounding boxes has gained attention for its simplicity and versatility, allowing for enhanced user control in image generation. However, prior training-free approaches often rely on updating the noisy image during the reverse diffusion process via backpropagation from custom loss functions, which frequently struggle to provide precise control over individual bounding boxes. In this work, we leverage the flexibility of the Transformer architecture, demonstrating that DiT can generate noisy patches corresponding to each bounding box, fully encoding the target object and allowing for fine-grained control over each region. Our approach builds on an intriguing property of DiT, which we refer to as semantic sharing. Due to semantic sharing, when a smaller patch is jointly denoised alongside a generatable-size image, the two become "semantic clones". Each patch is denoised in its own branch of the generation process and then transplanted into the corresponding region of the original noisy image at each timestep, resulting in robust spatial grounding for each bounding box. In our experiments on the HRS and DrawBench benchmarks, we achieve state-of-the-art performance compared to previous training-free spatial grounding approaches.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Diffusion Transformers (DiT) を用いたテキスト・画像生成のための新しい訓練自由空間グラウンド手法を提案する。 境界ボックスによる空間的接地は、その単純さと汎用性から注目を集めており、画像生成におけるユーザ制御の強化を可能にしている。 しかしながら、事前のトレーニング不要なアプローチは、カスタム損失関数のバックプロパゲーションを通じて、逆拡散過程におけるノイズ画像の更新に依存することが多く、個々のバウンディングボックスを正確に制御するのにしばしば苦労する。 本研究では、Transformerアーキテクチャの柔軟性を活用し、DiTが各バウンディングボックスに対応するノイズパッチを生成し、対象オブジェクトを完全にエンコードし、各領域のきめ細かい制御を可能にすることを示す。 提案手法は,意味的共有(semantic sharing)と呼ぶDiTの興味深い性質に基づいている。 セマンティック・シェアリングにより、小さなパッチがジェネラブルサイズの画像とともに共同で識別されると、2つのパッチは「セマンティック・クローン」となる。 各パッチは、生成プロセスの独自のブランチで復調され、各タイミングで元のノイズ画像の対応する領域に移植され、各バウンディングボックスに対して堅牢な空間グラウンドが生じる。 HRSとDrawBenchベンチマークの実験では、従来のトレーニング不要空間接地手法と比較して最先端の性能を実現している。

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