論文の概要: ReEdit: Multimodal Exemplar-Based Image Editing with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03982v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 15:19:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:23:20.671626
• Title: ReEdit: Multimodal Exemplar-Based Image Editing with Diffusion Models
• Title（参考訳）: ReEdit: 拡散モデルを用いたマルチモーダル例に基づく画像編集
• Authors: Ashutosh Srivastava, Tarun Ram Menta, Abhinav Java, Avadhoot Jadhav, Silky Singh, Surgan Jandial, Balaji Krishnamurthy,
• Abstract要約: 最新のテキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルでは、高品質な画像を生成することで画像編集に革命をもたらした。 テキストと画像のモダリティの両方で編集をキャプチャする,モジュール的で効率的なエンドツーエンドフレームワークであるReEditを提案する。 以上の結果から,ReEditは定性的かつ定量的に現代的アプローチを一貫して上回っていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.830273909934688
• License:
• Abstract: Modern Text-to-Image (T2I) Diffusion models have revolutionized image editing by enabling the generation of high-quality photorealistic images. While the de facto method for performing edits with T2I models is through text instructions, this approach non-trivial due to the complex many-to-many mapping between natural language and images. In this work, we address exemplar-based image editing -- the task of transferring an edit from an exemplar pair to a content image(s). We propose ReEdit, a modular and efficient end-to-end framework that captures edits in both text and image modalities while ensuring the fidelity of the edited image. We validate the effectiveness of ReEdit through extensive comparisons with state-of-the-art baselines and sensitivity analyses of key design choices. Our results demonstrate that ReEdit consistently outperforms contemporary approaches both qualitatively and quantitatively. Additionally, ReEdit boasts high practical applicability, as it does not require any task-specific optimization and is four times faster than the next best baseline.
• Abstract（参考訳）: 最新のテキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルでは、高品質なフォトリアリスティック画像の生成を可能にして、画像編集に革命をもたらした。 T2Iモデルで編集を行うデファクト法はテキスト命令によるものであるが、これは自然言語と画像の複雑な多対多マッピングのため、非自明なアプローチである。 本研究は,例のペアからコンテンツイメージへ編集を転送する作業である,例のイメージ編集に対処する。 本稿では,画像の完全性を確保しつつ,テキストと画像の両モードで編集をキャプチャする,モジュール的で効率的なエンドツーエンドフレームワークであるReEditを提案する。 本稿では,ReEditの有効性を,最先端のベースラインと比較し,重要な設計選択の感度分析により検証する。 以上の結果から,ReEditは定性的かつ定量的に現代的アプローチを一貫して上回っていることが示された。 さらにReEditは、タスク固有の最適化を一切必要とせず、次のベストベースラインの4倍高速であるため、実用的な適用性が高い。

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