論文の概要: Generative Photography: Scene-Consistent Camera Control for Realistic Text-to-Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02168v3
• Date: Tue, 25 Mar 2025 03:31:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 20:14:13.743517
• Title: Generative Photography: Scene-Consistent Camera Control for Realistic Text-to-Image Synthesis
• Title（参考訳）: 生成写真:リアルテキスト・画像合成のためのシーン一貫性カメラ制御
• Authors: Yu Yuan, Xijun Wang, Yichen Sheng, Prateek Chennuri, Xingguang Zhang, Stanley Chan,
• Abstract要約: 本稿では、コンテンツ生成中にカメラ固有の設定を制御できるフレームワーク、Generative Photographyを紹介する。 実験結果から,本手法は最先端モデルよりもシーン一貫性のあるフォトリアリスティック画像を生成することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.488462428880112
• License:
• Abstract: Image generation today can produce somewhat realistic images from text prompts. However, if one asks the generator to synthesize a specific camera setting such as creating different fields of view using a 24mm lens versus a 70mm lens, the generator will not be able to interpret and generate scene-consistent images. This limitation not only hinders the adoption of generative tools in professional photography but also highlights the broader challenge of aligning data-driven models with real-world physical settings. In this paper, we introduce Generative Photography, a framework that allows controlling camera intrinsic settings during content generation. The core innovation of this work are the concepts of Dimensionality Lifting and Differential Camera Intrinsics Learning, enabling smooth and consistent transitions across different camera settings. Experimental results show that our method produces significantly more scene-consistent photorealistic images than state-of-the-art models such as Stable Diffusion 3 and FLUX. Our code and additional results are available at https://generative-photography.github.io/project.
• Abstract（参考訳）: 今日の画像生成は、テキストプロンプトからややリアルなイメージを生成することができる。 しかし、24mmのレンズと70mmのレンズで異なる視野を作成できるような特定のカメラ設定をジェネレータに要求すると、生成装置はシーンに一貫性のある画像を解釈して生成することができない。 この制限は、プロの写真撮影における生成ツールの採用を妨げるだけでなく、データ駆動モデルと現実世界の物理的な設定を整合させるという、より広範な課題も浮き彫りにしている。 本稿では、コンテンツ生成中にカメラ固有の設定を制御できるフレームワーク、Generative Photographyを紹介する。 この研究の中核となる革新は、ディメンダリティ・リフティングとディファレンシャル・カメラ固有の学習の概念であり、異なるカメラ設定のスムーズで一貫した遷移を可能にする。 実験結果から,本手法は安定拡散3やFLUXのような最先端のモデルよりも,シーン一貫性のあるフォトリアリスティック画像を生成することがわかった。 私たちのコードと追加の結果はhttps://generative-photography.github.io/project.comで公開されています。

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