論文の概要: TIPO: Text to Image with Text Presampling for Prompt Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08127v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 19:09:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:11:20.754386
• Title: TIPO: Text to Image with Text Presampling for Prompt Optimization
• Title（参考訳）: TIPO: プロンプト最適化のためのテキストプリサンプリングによる画像へのテキスト変換
• Authors: Shih-Ying Yeh, Sang-Hyun Park, Giyeong Oh, Min Song, Youngjae Yu,
• Abstract要約: TIPOは、言語モデル(LM)によるテキスト・ツー・イメージ(T2I)生成を強化するために設計された革新的なフレームワークである。 LLM(Large Language Models)や強化学習(RL)に依存する従来のアプローチとは異なり、TIPOはトレーニングされたプロンプトデータセットの配布によって、ユーザの入力プロンプトを調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.001151202788304
• License:
• Abstract: TIPO (Text to Image with text pre-sampling for Prompt Optimization) is an innovative framework designed to enhance text-to-image (T2I) generation by language model (LM) for automatic prompt engineering. By refining and extending user-provided prompts, TIPO bridges the gap between simple inputs and the detailed prompts required for high-quality image generation. Unlike previous approaches that rely on Large Language Models (LLMs) or reinforcement learning (RL), TIPO adjusts user input prompts with the distribution of a trained prompt dataset, eliminating the need for complex runtime cost via lightweight model. This pre-sampling approach enables efficient and scalable prompt optimization, grounded in the model's training distribution. Experimental results demonstrate TIPO's effectiveness in improving aesthetic scores, reducing image corruption, and better aligning generated images with dataset distributions. These findings highlight the critical role of prompt engineering in T2I systems and open avenues for broader applications of automatic prompt refinement.
• Abstract（参考訳）: TIPO (Text to Image with text pre-sampling for Prompt Optimization) は、自動プロンプトエンジニアリングのための言語モデル(LM)によるテキスト・トゥ・イメージ(T2I)生成を強化するために設計された革新的なフレームワークである。 ユーザが提供するプロンプトの精細化と拡張によって、TIPOは、単純な入力と高品質の画像生成に必要な詳細なプロンプトとのギャップを埋める。 LLM(Large Language Models)や強化学習(RL)に依存する従来のアプローチとは異なり、TIPOはトレーニングされたプロンプトデータセットの配布によってユーザ入力プロンプトを調整するため、軽量モデルによる複雑なランタイムコストが不要になる。 この事前サンプリングアプローチは、モデルのトレーニング分布に基づいて、効率的でスケーラブルなプロンプト最適化を可能にする。 実験結果は、TIPOが美的スコアを改善し、画像の劣化を低減し、生成された画像とデータセットの分布を整合させる効果を示す。 これらの知見は、T2Iシステムにおけるプロンプトエンジニアリングの重要な役割と、自動プロンプトリファインメントの幅広い応用に向けてのオープンな道である。

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