論文の概要: GPTDrawer: Enhancing Visual Synthesis through ChatGPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10429v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 00:42:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 14:01:05.832569
• Title: GPTDrawer: Enhancing Visual Synthesis through ChatGPT
• Title（参考訳）: GPTDrawer: ChatGPTによる視覚合成の強化
• Authors: Kun Li, Xinwei Chen, Tianyou Song, Hansong Zhang, Wenzhe Zhang, Qing Shan,
• Abstract要約: GPTDrawerは、GPTベースのモデルの生成技術を活用して、視覚合成プロセスを強化する革新的なパイプラインである。 提案手法では,キーワード抽出,意味解析,画像テキストの一致評価を用いて,入力プロンプトを反復的に洗練するアルゴリズムを用いる。 その結果,ユーザ定義のプロンプトに従って生成した画像の忠実度が著しく向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.79996063469789
• License:
• Abstract: In the burgeoning field of AI-driven image generation, the quest for precision and relevance in response to textual prompts remains paramount. This paper introduces GPTDrawer, an innovative pipeline that leverages the generative prowess of GPT-based models to enhance the visual synthesis process. Our methodology employs a novel algorithm that iteratively refines input prompts using keyword extraction, semantic analysis, and image-text congruence evaluation. By integrating ChatGPT for natural language processing and Stable Diffusion for image generation, GPTDrawer produces a batch of images that undergo successive refinement cycles, guided by cosine similarity metrics until a threshold of semantic alignment is attained. The results demonstrate a marked improvement in the fidelity of images generated in accordance with user-defined prompts, showcasing the system's ability to interpret and visualize complex semantic constructs. The implications of this work extend to various applications, from creative arts to design automation, setting a new benchmark for AI-assisted creative processes.
• Abstract（参考訳）: AI駆動画像生成の急成長の分野では、テキストのプロンプトに対する精度と関連性の追求が最重要である。 本稿では、GPTモデルの生成技術を活用し、視覚合成プロセスを強化する革新的なパイプラインであるGPTDrawerを紹介する。 提案手法では,キーワード抽出,意味解析,画像テキストの一致評価を用いて,入力プロンプトを反復的に洗練するアルゴリズムを用いる。 自然言語処理用ChatGPTと画像生成用Stable Diffusionを統合することで、GPTDrawerは、セマンティックアライメントのしきい値に到達するまでコサイン類似度メトリクスによってガイドされる、連続的な改善サイクルを経た画像のバッチを生成する。 その結果、ユーザ定義のプロンプトに従って生成された画像の忠実度が著しく向上し、複雑なセマンティック構造を解釈し視覚化するシステムの能力が示された。 この研究の意味は、クリエイティブアートからデザイン自動化まで、さまざまな応用に及んでおり、AI支援のクリエイティブプロセスのための新しいベンチマークが設定されている。

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