論文の概要: The Silent Assistant: NoiseQuery as Implicit Guidance for Goal-Driven Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05101v2
• Date: Mon, 17 Mar 2025 05:01:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 14:56:57.183836
• Title: The Silent Assistant: NoiseQuery as Implicit Guidance for Goal-Driven Image Generation
• Title（参考訳）: サイレントアシスタント:ゴール駆動画像生成のためのインシシデントガイダンスとしてのノイズクエリ
• Authors: Ruoyu Wang, Huayang Huang, Ye Zhu, Olga Russakovsky, Yu Wu,
• Abstract要約: 本稿では,テキストプロンプトなどの明示的なユーザ定義入力を補完する暗黙のガイダンスとして,一致したガウスノイズを活用することを提案する。 NoiseQueryはきめ細かい制御を可能にし、ハイレベルなセマンティクスや低レベルなビジュアル属性よりもパフォーマンスが大幅に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.599902235859687
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we introduce NoiseQuery as a novel method for enhanced noise initialization in versatile goal-driven text-to-image (T2I) generation. Specifically, we propose to leverage an aligned Gaussian noise as implicit guidance to complement explicit user-defined inputs, such as text prompts, for better generation quality and controllability. Unlike existing noise optimization methods designed for specific models, our approach is grounded in a fundamental examination of the generic finite-step noise scheduler design in diffusion formulation, allowing better generalization across different diffusion-based architectures in a tuning-free manner. This model-agnostic nature allows us to construct a reusable noise library compatible with multiple T2I models and enhancement techniques, serving as a foundational layer for more effective generation. Extensive experiments demonstrate that NoiseQuery enables fine-grained control and yields significant performance boosts not only over high-level semantics but also over low-level visual attributes, which are typically difficult to specify through text alone, with seamless integration into current workflows with minimal computational overhead.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,汎用目標駆動型テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成におけるノイズ初期化の新たな手法としてノイズクエリを導入する。 具体的には,テキストプロンプトなどの明示的なユーザ定義入力を補完する暗黙のガイダンスとして,一致したガウスノイズを活用することで,生成品質と制御性を向上させることを提案する。 特定のモデルのために設計された既存のノイズ最適化手法とは異なり、拡散定式化における一般的な有限ステップノイズスケジューラ設計の基本的な検討に基礎を置いている。 このモデルに依存しない性質により、複数のT2Iモデルと互換性のある再利用可能なノイズライブラリを構築することができ、より効率的な生成のための基盤層として機能する。 大規模な実験は、NossQueryがきめ細かな制御を可能にし、ハイレベルなセマンティクスだけでなく、テキストだけでは特定が難しい低レベルの視覚属性よりも大きなパフォーマンス向上をもたらすことを実証している。

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