Fugu-MT 論文翻訳(概要): SeedEdit: Align Image Re-Generation to Image Editing

論文の概要: SeedEdit: Align Image Re-Generation to Image Editing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06686v1
Date: Mon, 11 Nov 2024 03:06:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-12 14:09:15.520722
Title: SeedEdit: Align Image Re-Generation to Image Editing
Title（参考訳）: SeedEdit:イメージ編集のためのイメージ再生成
Authors: Yichun Shi, Peng Wang, Weilin Huang,
Abstract要約: 本稿では,任意のテキストプロンプトで任意の画像を修正可能な拡散モデルであるSeedEditを紹介する。このような2つの方向の間に多様なペアを生成する弱いジェネレータ(text-to-image model)から始める。 SeedEditは、以前の画像編集方法よりも多種多様な安定した編集機能を実現することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.461716630027436
License:
Abstract: We introduce SeedEdit, a diffusion model that is able to revise a given image with any text prompt. In our perspective, the key to such a task is to obtain an optimal balance between maintaining the original image, i.e. image reconstruction, and generating a new image, i.e. image re-generation. To this end, we start from a weak generator (text-to-image model) that creates diverse pairs between such two directions and gradually align it into a strong image editor that well balances between the two tasks. SeedEdit can achieve more diverse and stable editing capability over prior image editing methods, enabling sequential revision over images generated by diffusion models.
Abstract（参考訳）: 本稿では,任意のテキストプロンプトで任意の画像を修正可能な拡散モデルであるSeedEditを紹介する。我々の視点では、そのような課題の鍵は、原画像、すなわち、画像再構成の維持と、新たな画像、すなわち、画像再生の間の最適なバランスを得ることである。この目的のために、我々は、これらの2つの方向の間に多様なペアを生成する弱いジェネレータ(text-to-image model)から始める。 SeedEditは、以前の画像編集方法よりも多種多様な安定した編集機能を実現し、拡散モデルによって生成された画像の逐次的な修正を可能にする。

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