論文の概要: Stylecodes: Encoding Stylistic Information For Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12811v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 19:04:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:12:24.269924
• Title: Stylecodes: Encoding Stylistic Information For Image Generation
• Title（参考訳）: Stylecodes:画像生成のためのスティリスティックな情報をエンコードする
• Authors: Ciara Rowles,
• Abstract要約: StyleCodesはオープンソースでオープンソースの検索スタイルのエンコーダアーキテクチャであり、イメージスタイルを20シンボルのbase64コードとして表現するためのトレーニング手順である。 実験の結果,従来のイメージ・ツー・スタイルの手法と比較して,符号化によって品質が低下する可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Diffusion models excel in image generation, but controlling them remains a challenge. We focus on the problem of style-conditioned image generation. Although example images work, they are cumbersome: srefs (style-reference codes) from MidJourney solve this issue by expressing a specific image style in a short numeric code. These have seen widespread adoption throughout social media due to both their ease of sharing and the fact they allow using an image for style control, without having to post the source images themselves. However, users are not able to generate srefs from their own images, nor is the underlying training procedure public. We propose StyleCodes: an open-source and open-research style encoder architecture and training procedure to express image style as a 20-symbol base64 code. Our experiments show that our encoding results in minimal loss in quality compared to traditional image-to-style techniques.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは画像生成において優れているが、それらを制御することは依然として困難である。 スタイル条件付き画像生成の問題に焦点をあてる。 MidJourneyのsref(スタイル参照コード)は、短い数値コードで特定のイメージスタイルを表現することでこの問題を解決します。 これらは、共有の容易さと、ソースイメージ自体を投稿することなく、イメージをスタイルコントロールに使用できるという事実の両方から、ソーシャルメディア全体で広く採用されている。 しかし、ユーザは自身のイメージからスリーフを生成することができず、基礎となるトレーニング手順も公開されていない。 オープンソースかつオープンな研究スタイルのエンコーダアーキテクチャであるStyleCodesを提案し,20シンボルのbase64コードとしてイメージスタイルを表現する訓練手順を提案する。 実験の結果,従来のイメージ・ツー・スタイルの手法と比較して,符号化によって品質が低下する可能性が示唆された。

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