論文の概要: ComfyGI: Automatic Improvement of Image Generation Workflows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14193v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 15:02:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:20:55.642688
• Title: ComfyGI: Automatic Improvement of Image Generation Workflows
• Title（参考訳）: ComfyGI: 画像生成ワークフローの自動改善
• Authors: Dominik Sobania, Martin Briesch, Franz Rothlauf,
• Abstract要約: ComfyGIは、人間の介入なしに画像生成を自動的に改善するための新しいアプローチである。 最適化されたワークフローで生成された画像は、中央値のImageRewardスコアから見ると、初期ワークフローと比べて約50%良いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689513
• License:
• Abstract: Automatic image generation is no longer just of interest to researchers, but also to practitioners. However, current models are sensitive to the settings used and automatic optimization methods often require human involvement. To bridge this gap, we introduce ComfyGI, a novel approach to automatically improve workflows for image generation without the need for human intervention driven by techniques from genetic improvement. This enables image generation with significantly higher quality in terms of the alignment with the given description and the perceived aesthetics. On the performance side, we find that overall, the images generated with an optimized workflow are about 50% better compared to the initial workflow in terms of the median ImageReward score. These already good results are even surpassed in our human evaluation, as the participants preferred the images improved by ComfyGI in around 90% of the cases.
• Abstract（参考訳）: 自動画像生成はもはや研究者だけでなく、実践者にとっても興味を持つものとなっている。 しかし、現在のモデルは使用される設定に敏感であり、自動最適化手法は人間の関与を必要とすることが多い。 このギャップを埋めるために,遺伝子改良による人為的介入を必要とせず,画像生成のためのワークフローを自動的に改善する新しいアプローチであるComfyGIを導入する。 これにより、与えられた記述と認識された美学との整合性の観点から、画質が著しく向上する画像生成が可能となる。 パフォーマンス面では、最適化されたワークフローで生成された画像は、中央値のImageRewardスコアから見ると、初期ワークフローと比べて約50%良いことが分かりました。 被験者はComfyGIで改善した画像が約90%の症例で好まれていたため、これらの結果はすでに人間の評価に勝っている。

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