論文の概要: SwiftEdit: Lightning Fast Text-Guided Image Editing via One-Step Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04301v2
• Date: Sat, 07 Dec 2024 09:17:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 11:30:39.069115
• Title: SwiftEdit: Lightning Fast Text-Guided Image Editing via One-Step Diffusion
• Title（参考訳）: SwiftEdit: ワンステップ拡散による高速テキストガイド画像編集
• Authors: Trong-Tung Nguyen, Quang Nguyen, Khoi Nguyen, Anh Tran, Cuong Pham,
• Abstract要約: 我々は,テキスト誘導画像編集を実現するシンプルな,かつ高効率な編集ツールであるSwiftEditを紹介した。 SwiftEditの進歩には、2つの新しいコントリビューションがある。 特にSwiftEditは、従来のマルチステップメソッドよりもはるかに高速な、インスタントテキストガイドの画像編集を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.388101442518773
• License:
• Abstract: Recent advances in text-guided image editing enable users to perform image edits through simple text inputs, leveraging the extensive priors of multi-step diffusion-based text-to-image models. However, these methods often fall short of the speed demands required for real-world and on-device applications due to the costly multi-step inversion and sampling process involved. In response to this, we introduce SwiftEdit, a simple yet highly efficient editing tool that achieve instant text-guided image editing (in 0.23s). The advancement of SwiftEdit lies in its two novel contributions: a one-step inversion framework that enables one-step image reconstruction via inversion and a mask-guided editing technique with our proposed attention rescaling mechanism to perform localized image editing. Extensive experiments are provided to demonstrate the effectiveness and efficiency of SwiftEdit. In particular, SwiftEdit enables instant text-guided image editing, which is extremely faster than previous multi-step methods (at least 50 times faster) while maintain a competitive performance in editing results. Our project page is at: https://swift-edit.github.io/
• Abstract（参考訳）: テキスト誘導画像編集の最近の進歩により、ユーザは単純なテキスト入力で画像編集を行うことができ、マルチステップ拡散ベースのテキスト・ツー・イメージ・モデルの広範な先例を活用することができる。 しかし、これらの手法は、コストのかかる複数ステップの反転とサンプリングプロセスのため、実世界のアプリケーションやデバイス上のアプリケーションに必要な速度要件を満たさないことが多い。 これに対応して,テキスト誘導画像編集(0.23s)を実現する,シンプルだが高効率な編集ツールであるSwiftEditを紹介した。 SwiftEditの進歩には、2つの新しいコントリビューションがある: インバージョンによるワンステップのイメージ再構成を可能にするワンステップのインバージョンフレームワークと、当社の提案したローカライズされた画像編集を実行するためのアテンション再スケーリング機構を備えたマスク誘導編集技術である。 SwiftEditの有効性と効率を示す大規模な実験が提供されている。 特にSwiftEditでは、既存のマルチステップメソッド(少なくとも50倍高速)よりも極めて高速な、インスタントテキストガイドの画像編集が可能で、編集結果の競合的なパフォーマンスを維持している。 私たちのプロジェクトページは以下の通りです。

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