論文の概要: Instruction-Guided Editing Controls for Images and Multimedia: A Survey in LLM era

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09955v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 05:18:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:39:31.448632
• Title: Instruction-Guided Editing Controls for Images and Multimedia: A Survey in LLM era
• Title（参考訳）: 画像とマルチメディアのための指導指導型編集制御:LLM時代の調査
• Authors: Thanh Tam Nguyen, Zhao Ren, Trinh Pham, Phi Le Nguyen, Hongzhi Yin, Quoc Viet Hung Nguyen,
• Abstract要約: 命令ベースの編集の最近の進歩は、ユーザ意図と複雑な編集操作の間の橋渡しとして自然言語を用いて、視覚コンテンツとの直感的な対話を可能にしている。 我々は,エンターテイメントから教育に至るまで,様々な産業において強力なビジュアル編集を民主化することを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.194967221982886
• License:
• Abstract: The rapid advancement of large language models (LLMs) and multimodal learning has transformed digital content creation and manipulation. Traditional visual editing tools require significant expertise, limiting accessibility. Recent strides in instruction-based editing have enabled intuitive interaction with visual content, using natural language as a bridge between user intent and complex editing operations. This survey provides an overview of these techniques, focusing on how LLMs and multimodal models empower users to achieve precise visual modifications without deep technical knowledge. By synthesizing over 100 publications, we explore methods from generative adversarial networks to diffusion models, examining multimodal integration for fine-grained content control. We discuss practical applications across domains such as fashion, 3D scene manipulation, and video synthesis, highlighting increased accessibility and alignment with human intuition. Our survey compares existing literature, emphasizing LLM-empowered editing, and identifies key challenges to stimulate further research. We aim to democratize powerful visual editing across various industries, from entertainment to education. Interested readers are encouraged to access our repository at https://github.com/tamlhp/awesome-instruction-editing.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)とマルチモーダル学習の急速な進歩により、デジタルコンテンツの作成と操作が変化した。 従来のビジュアル編集ツールは、アクセシビリティを制限する重要な専門知識を必要とする。 命令ベースの編集の最近の進歩は、ユーザ意図と複雑な編集操作の間の橋渡しとして自然言語を用いて、視覚コンテンツとの直感的な対話を可能にしている。 この調査は,LLMとマルチモーダルモデルがユーザに対して,深い技術知識を必要とせず,正確な視覚的修正を実現する上でどのように役立つかに注目し,これらの技術の概要を提供する。 100以上の出版物を合成することにより、生成逆数ネットワークから拡散モデルへの手法を探求し、細粒度コンテンツ制御のためのマルチモーダル統合について検討する。 本稿では,ファッションや3Dシーン操作,ビデオ合成といった領域における実践的応用について論じ,アクセシビリティの向上と人間の直感との整合性を強調した。 本調査は,既存の文献と比較し,LLMを活用した編集を強調し,さらなる研究を促進する上で重要な課題を明らかにする。 我々は,エンターテイメントから教育に至るまで,様々な産業において強力なビジュアル編集を民主化することを目指している。 興味のある読者は、https://github.com/tamlhp/awesome-instruction-editing.comで私たちのリポジトリにアクセスすることを推奨されている。

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