論文の概要: GraPE: A Generate-Plan-Edit Framework for Compositional T2I Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06089v1
• Date: Sun, 08 Dec 2024 22:29:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:54:55.296103
• Title: GraPE: A Generate-Plan-Edit Framework for Compositional T2I Synthesis
• Title（参考訳）: GraPE: 合成T2I合成のための生成プラン編集フレームワーク
• Authors: Ashish Goswami, Satyam Kumar Modi, Santhosh Rishi Deshineni, Harman Singh, Prathosh A. P, Parag Singla,
• Abstract要約: 本稿では,複雑な多段階生成のタスクを3段階に分解する,T2I合成の代替パラダイムを提案する。 提案手法は,モジュール性が高く,トレーニングが自由であり,画像生成モデルと編集モデルの組み合わせに対して適用可能であるという事実から,その強みを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.47359822447001
• License:
• Abstract: Text-to-image (T2I) generation has seen significant progress with diffusion models, enabling generation of photo-realistic images from text prompts. Despite this progress, existing methods still face challenges in following complex text prompts, especially those requiring compositional and multi-step reasoning. Given such complex instructions, SOTA models often make mistakes in faithfully modeling object attributes, and relationships among them. In this work, we present an alternate paradigm for T2I synthesis, decomposing the task of complex multi-step generation into three steps, (a) Generate: we first generate an image using existing diffusion models (b) Plan: we make use of Multi-Modal LLMs (MLLMs) to identify the mistakes in the generated image expressed in terms of individual objects and their properties, and produce a sequence of corrective steps required in the form of an edit-plan. (c) Edit: we make use of an existing text-guided image editing models to sequentially execute our edit-plan over the generated image to get the desired image which is faithful to the original instruction. Our approach derives its strength from the fact that it is modular in nature, is training free, and can be applied over any combination of image generation and editing models. As an added contribution, we also develop a model capable of compositional editing, which further helps improve the overall accuracy of our proposed approach. Our method flexibly trades inference time compute with performance on compositional text prompts. We perform extensive experimental evaluation across 3 benchmarks and 10 T2I models including DALLE-3 and the latest -- SD-3.5-Large. Our approach not only improves the performance of the SOTA models, by upto 3 points, it also reduces the performance gap between weaker and stronger models. $\href{https://dair-iitd.github.io/GraPE/}{https://dair-iitd.github.io/GraPE/}$
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成は拡散モデルによって大きく進歩し、テキスト・プロンプトから写真リアルな画像を生成することができる。 この進歩にもかかわらず、既存の手法は複雑なテキストプロンプト、特に構成的および多段階の推論を必要とするものに従う際の課題に直面している。 このような複雑な命令を考えると、SOTAモデルはオブジェクト属性とそれらの間の関係を忠実にモデル化する際にしばしば間違いを犯す。 本稿では,複雑な多段階生成のタスクを3つのステップに分解する,T2I合成の代替パラダイムを提案する。 (a)生成: 既存の拡散モデルを用いてまず画像を生成する b) 計画: 個々のオブジェクトとその特性で表現された生成画像の誤りを識別するために, MLLM(Multi-Modal LLM)を用いて, 編集計画の形式で必要な修正ステップのシーケンスを生成する。 (c)編集:既存のテキスト誘導画像編集モデルを用いて、生成した画像に対して順次編集計画を実行し、元の命令に忠実な所望の画像を取得する。 提案手法は,モジュール性が高く,トレーニングが自由であり,画像生成モデルと編集モデルの組み合わせに対して適用可能であるという事実から,その強みを導出する。 また,提案手法の総合的精度を向上させるため,合成編集が可能なモデルの開発も行った。 提案手法は,コンポジションテキストプロンプト上での予測時間計算と性能を柔軟に交換する。 DALLE-3や最新のSD-3.5-Largeを含む,3つのベンチマークと10のT2Iモデルに対して,広範な実験的評価を行った。 提案手法は,SOTAモデルの性能を最大3ポイント向上するだけでなく,より弱いモデルと強いモデルのパフォーマンスギャップを小さくする。 $\href{https://dair-iitd.github.io/GraPE/}{https://dair-iitd.github.io/GraPE/}$

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