論文の概要: PanoLlama: Generating Endless and Coherent Panoramas with Next-Token-Prediction LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15867v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 15:06:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:50.612616
• Title: PanoLlama: Generating Endless and Coherent Panoramas with Next-Token-Prediction LLMs
• Title（参考訳）: PanoLlama:次世代LCMによる無限パノラマとコヒーレントパノラマの生成
• Authors: Teng Zhou, Xiaoyu Zhang, Yongchuan Tang,
• Abstract要約: 我々はパノラマ画像生成を再定義する新しいフレームワークであるPanoLlamaを紹介した。 事前学習したLlamaGenアーキテクチャに基づいて、自己回帰的に画像を生成し、サイズ制限に対処するための拡張戦略を開発する。 この方法は、画像トークン構造を作物的にもトレーニング的にも整合し、最小限のシームと最大限のスケーラビリティを備えた高品質なパノラマを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.970010947605289
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Panoramic Image Generation has emerged as an important task in image generation, driven by growing demands for large-scale visuals in creative and technical applications. While diffusion models have dominated this field, they face inherent limitations, including the multilevel-coherence challenge and implementation complexity, leading to suboptimal outcomes. In this paper, we introduce PanoLlama, a novel framework that redefines panoramic image generation as a next-token prediction task. Building on the pre-trained LlamaGen architecture, we generate images in an autoregressive manner and develop an expansion strategy to handle size limitations. This method aligns with the image token structure in a crop-wise and training-free manner, resulting in high-quality panoramas with minimal seams and maximum scalability. PanoLlama demonstrates its effectiveness and versatility in our experiments, achieving the best overall performance while offering flexibility for multi-scale, multi-layout, and multi-guidance generation. It overcomes the challenges that diffusion-based methods fail to address, setting a new paradigm for panoramic image generation tasks. Code is available at https://github.com/0606zt/PanoLlama.
• Abstract（参考訳）: パノラマ画像生成は、創造的および技術的アプリケーションにおける大規模な視覚的要求の増加によって、画像生成において重要なタスクとして登場した。 拡散モデルはこの分野を支配してきたが、多レベルコヒーレンス問題や実装の複雑さなど固有の制約に直面し、最適以下の結果をもたらす。 本稿では,パノラマ画像生成を次世代の予測タスクとして再定義する新しいフレームワークであるPanoLlamaを紹介する。 事前学習したLlamaGenアーキテクチャに基づいて、自己回帰的に画像を生成し、サイズ制限に対処するための拡張戦略を開発する。 この方法は、画像トークン構造を作物的にもトレーニング的にも整合し、最小限のシームと最大限のスケーラビリティを備えた高品質なパノラマを実現する。 PanoLlamaはその有効性と汎用性を示し、マルチスケール、マルチレイアウト、マルチガイダンス生成の柔軟性を提供しながら、全体的なパフォーマンスを最高のものにします。 拡散ベースの手法では対処できない課題を克服し、パノラマ画像生成タスクの新しいパラダイムを設定する。 コードはhttps://github.com/0606zt/PanoLlama.comで入手できる。

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