論文の概要: Making Images from Images: Interleaving Denoising and Transformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15925v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 17:13:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:25:03.895328
• Title: Making Images from Images: Interleaving Denoising and Transformation
• Title（参考訳）: 画像から画像を作る: 切り離しと変換
• Authors: Shumeet Baluja, David Marwood, Ashwin Baluja,
• Abstract要約: 我々は、画像の内容だけでなく、所望の画像を互いに変換するために必要なパラメータ化変換も学習する。 画像変換を学習することで、任意のソースイメージを事前に指定することができる。 従来の手法とは異なり、リージョンの数を増やすことで、この問題がより簡単になり、結果が改善される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.776000002820102
• License:
• Abstract: Simply by rearranging the regions of an image, we can create a new image of any subject matter. The definition of regions is user definable, ranging from regularly and irregularly-shaped blocks, concentric rings, or even individual pixels. Our method extends and improves recent work in the generation of optical illusions by simultaneously learning not only the content of the images, but also the parameterized transformations required to transform the desired images into each other. By learning the image transforms, we allow any source image to be pre-specified; any existing image (e.g. the Mona Lisa) can be transformed to a novel subject. We formulate this process as a constrained optimization problem and address it through interleaving the steps of image diffusion with an energy minimization step. Unlike previous methods, increasing the number of regions actually makes the problem easier and improves results. We demonstrate our approach in both pixel and latent spaces. Creative extensions, such as using infinite copies of the source image and employing multiple source images, are also given.
• Abstract（参考訳）: 画像の領域を並べ替えることによって、どんな被写体でも新しい画像を作ることができる。 領域の定義は、定期的に不規則に形づくられたブロック、同心円環、さらには個々のピクセルまで様々である。 本手法は、画像の内容だけでなく、目的の画像を互いに変換するために必要なパラメータ化変換を同時に学習することにより、光学錯視の発生における最近の作業を拡張し、改善する。 画像変換を学習することで、任意のソースイメージを事前に指定し、既存のイメージ(例えばモナリザ)を新しい主題に変換することができる。 我々は、この過程を制約付き最適化問題として定式化し、画像拡散のステップをエネルギー最小化ステップでインターリーブすることで解決する。 従来の方法とは異なり、リージョンの数を増やすことで、この問題がより簡単になり、結果が改善される。 我々は、ピクセル空間と潜在空間の両方でアプローチを実証する。 ソースイメージの無限のコピーの使用や複数のソースイメージの活用など、クリエイティブな拡張も提供される。

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