論文の概要: InsightEdit: Towards Better Instruction Following for Image Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17323v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 11:11:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:34:57.682815
• Title: InsightEdit: Towards Better Instruction Following for Image Editing
• Title（参考訳）: InsightEdit: イメージ編集のインストラクションフォローを改善する
• Authors: Yingjing Xu, Jie Kong, Jiazhi Wang, Xiao Pan, Bo Lin, Qiang Liu,
• Abstract要約: InstructPix2Pix, InstructDiffusion, SmartEditといった以前の作業では、エンドツーエンドの編集が検討されている。 MLLM(Multimodal Large Language Models)によるテキスト的特徴と視覚的特徴の両方を利用した2ストリームブリッジ機構を提案する。 InsightEditは,従来の画像との背景の整合性を保ちながら,複雑な命令の追従に優れ,最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.683378605956024
• License:
• Abstract: In this paper, we focus on the task of instruction-based image editing. Previous works like InstructPix2Pix, InstructDiffusion, and SmartEdit have explored end-to-end editing. However, two limitations still remain: First, existing datasets suffer from low resolution, poor background consistency, and overly simplistic instructions. Second, current approaches mainly condition on the text while the rich image information is underexplored, therefore inferior in complex instruction following and maintaining background consistency. Targeting these issues, we first curated the AdvancedEdit dataset using a novel data construction pipeline, formulating a large-scale dataset with high visual quality, complex instructions, and good background consistency. Then, to further inject the rich image information, we introduce a two-stream bridging mechanism utilizing both the textual and visual features reasoned by the powerful Multimodal Large Language Models (MLLM) to guide the image editing process more precisely. Extensive results demonstrate that our approach, InsightEdit, achieves state-of-the-art performance, excelling in complex instruction following and maintaining high background consistency with the original image.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,命令に基づく画像編集の課題に焦点をあてる。 InstructPix2Pix、InstructDiffusion、SmartEditといった以前の作業では、エンドツーエンドの編集が検討されている。 第一に、既存のデータセットは低解像度、背景の一貫性の貧弱、過度に単純化された命令に悩まされている。 第2に、リッチな画像情報の探索が過小評価されている間、テキスト上での現在のアプローチは、背景整合性を維持しながら複雑な命令に劣る。 これらの課題をターゲットとして、私たちはまず、新しいデータ構築パイプラインを使用してAdvancedEditデータセットをキュレートし、高い視覚的品質、複雑な命令、良好なバックグラウンド一貫性を備えた大規模データセットを作成しました。 そこで我々は、リッチな画像情報をさらに注入するために、強力なマルチモーダル大言語モデル(MLLM)によるテキスト的特徴と視覚的特徴の両方を利用した2ストリームブリッジ機構を導入し、より正確に画像編集プロセスを導出する。 その結果, InsightEditは, 従来の画像と背景の整合性を保ちながら, 複雑な命令処理に優れ, 最先端の性能を実現していることがわかった。

関連論文リスト

• AnyEdit: Mastering Unified High-Quality Image Editing for Any Idea [88.79769371584491]
  我々は、総合的なマルチモーダル命令編集データセットであるAnyEditを提示する。 我々は,AnyEditコレクションの多様性と品質を,初期データ多様性,適応編集プロセス,自動編集結果の選択という3つの側面を通じて保証する。 3つのベンチマークデータセットの実験によると、AnyEditは拡散ベースの編集モデルのパフォーマンスを一貫して向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-24T07:02:56Z)
• ReEdit: Multimodal Exemplar-Based Image Editing with Diffusion Models [11.830273909934688]
  最新のテキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルでは、高品質な画像を生成することで画像編集に革命をもたらした。 テキストと画像のモダリティの両方で編集をキャプチャする,モジュール的で効率的なエンドツーエンドフレームワークであるReEditを提案する。 以上の結果から,ReEditは定性的かつ定量的に現代的アプローチを一貫して上回っていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T15:19:24Z)
• A Survey of Multimodal-Guided Image Editing with Text-to-Image Diffusion Models [117.77807994397784]
  画像編集は、ユーザーが特定の要求を満たすために、与えられた合成画像または実際の画像を編集することを目的としている。 この分野での最近の顕著な進歩は、テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルの開発に基づいている。 T2Iベースの画像編集手法は、編集性能を大幅に向上させ、マルチモーダル入力でガイドされたコンテンツを修正するためのユーザフレンドリーなインタフェースを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T17:58:52Z)
• DM-Align: Leveraging the Power of Natural Language Instructions to Make Changes to Images [55.546024767130994]
  本稿では,画像のどの部分を変更するか,保存するかを明確に推論することで,画像エディタのテキストベースの制御を強化する新しいモデルを提案する。 元のソースイメージの記述と必要な更新を反映する命令と入力イメージとの間の単語アライメントに依存する。 Bisonデータセットのサブセットと、Dreamと呼ばれる自己定義データセットで評価される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-27T22:45:47Z)
• InstructGIE: Towards Generalizable Image Editing [34.83188723673297]
  一般化ロバスト性を高めた新しい画像編集フレームワークを提案する。 このフレームワークには、VMamba Blockを利用して、画像編集タスクに特別に最適化されたモジュールが組み込まれている。 また、生成された画像の劣化した詳細に対処し、修正するために特別に設計された、選択的な領域マッチング技術も披露する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T03:43:04Z)
• Consolidating Attention Features for Multi-view Image Editing [126.19731971010475]
  本研究では,空間制御に基づく幾何学的操作に着目し,様々な視点にまたがって編集プロセスを統合する手法を提案する。 編集画像の内部クエリ機能に基づいて訓練されたニューラルラジアンス場QNeRFを紹介する。 拡散時間の経過とともにクエリをよりよく統合する、プログレッシブで反復的な手法により、プロセスを洗練します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T18:50:18Z)
• Unified Diffusion-Based Rigid and Non-Rigid Editing with Text and Image Guidance [15.130419159003816]
  本稿では,厳密な編集と非厳密な編集の両方を実行できる多用途画像編集フレームワークを提案する。 我々は、多種多様な編集シナリオを扱うために、デュアルパスインジェクション方式を利用する。 外観と構造情報の融合のための統合自己認識機構を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-04T08:21:30Z)
• SmartEdit: Exploring Complex Instruction-based Image Editing with Multimodal Large Language Models [91.22477798288003]
  本稿では,命令ベースの画像編集の新しいアプローチであるSmartEditを紹介する。 MLLM(Multimodal Large Language Models)を利用して、その理解と推論能力を強化する。 我々は,より複雑な命令に対して,SmartEditの編集機能を効果的に刺激することのできる,少量の複雑な命令編集データを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T17:54:11Z)
• LEDITS: Real Image Editing with DDPM Inversion and Semantic Guidance [0.0]
  LEDITSはリアルタイム編集のための軽量なアプローチであり、Edit Friendly DDPMインバージョン技術とSemantic Guidanceを統合している。 このアプローチは、微妙で広範囲な編集や構成やスタイルの変更といった多彩な編集を実現すると同時に、アーキテクチャの最適化や拡張も必要としない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-02T09:11:09Z)
• StyleDiffusion: Prompt-Embedding Inversion for Text-Based Editing [115.49488548588305]
  画像の編集のために、事前訓練された拡散モデルの驚くべき能力を活用することに重点が置かれている。 彼らはモデルを微調整するか、事前訓練されたモデルの潜在空間で画像を反転させる。 選択された地域に対する不満足な結果と、非選択された地域における予期せぬ変化の2つの問題に悩まされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T00:16:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。