論文の概要: Pathways on the Image Manifold: Image Editing via Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16819v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 16:41:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:33:15.886421
• Title: Pathways on the Image Manifold: Image Editing via Video Generation
• Title（参考訳）: 画像マニフォールドの経路:映像生成による画像編集
• Authors: Noam Rotstein, Gal Yona, Daniel Silver, Roy Velich, David Bensaïd, Ron Kimmel,
• Abstract要約: 我々は、事前訓練されたビデオモデルを用いて、画像編集を時間的プロセスとして再構成し、元の画像から所望の編集へのスムーズな遷移を生成する。 提案手法は,テキストベースの画像編集における最先端の成果を達成し,編集精度と画像保存の両面で有意な改善を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.891831122571995
• License:
• Abstract: Recent advances in image editing, driven by image diffusion models, have shown remarkable progress. However, significant challenges remain, as these models often struggle to follow complex edit instructions accurately and frequently compromise fidelity by altering key elements of the original image. Simultaneously, video generation has made remarkable strides, with models that effectively function as consistent and continuous world simulators. In this paper, we propose merging these two fields by utilizing image-to-video models for image editing. We reformulate image editing as a temporal process, using pretrained video models to create smooth transitions from the original image to the desired edit. This approach traverses the image manifold continuously, ensuring consistent edits while preserving the original image's key aspects. Our approach achieves state-of-the-art results on text-based image editing, demonstrating significant improvements in both edit accuracy and image preservation.
• Abstract（参考訳）: 画像拡散モデルによる画像編集の最近の進歩は、顕著な進歩を示している。 しかし、これらのモデルは複雑な編集命令を正確に追従するのに苦労することが多く、元の画像のキー要素を変更することで忠実さを損なうことも多いため、大きな課題が残っている。 同時に、ビデオ生成は、一貫性と連続した世界シミュレーターとして効果的に機能するモデルによって、顕著な進歩を遂げた。 本稿では、画像編集に画像間モデルを利用することにより、これらの2つのフィールドをマージすることを提案する。 我々は、事前訓練されたビデオモデルを用いて、画像編集を時間的プロセスとして再構成し、元の画像から所望の編集へのスムーズな遷移を生成する。 このアプローチは画像多様体を連続的に横切り、元の画像のキーとなる側面を保ちながら一貫した編集を確実にする。 提案手法は,テキストベースの画像編集における最先端の成果を達成し,編集精度と画像保存の両面で有意な改善を示した。

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