論文の概要: Attentive Eraser: Unleashing Diffusion Model's Object Removal Potential via Self-Attention Redirection Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12974v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 14:56:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:58:27.446950
• Title: Attentive Eraser: Unleashing Diffusion Model's Object Removal Potential via Self-Attention Redirection Guidance
• Title（参考訳）: 注意型消去装置:自己注意リダイレクト誘導による拡散モデルの物体除去電位の解放
• Authors: Wenhao Sun, Benlei Cui, Jingqun Tang, Xue-Mei Dong,
• Abstract要約: Attentive Eraser は、安定かつ効果的な物体除去のために、事前訓練された拡散モデルを強化するチューニング不要な手法である。 本稿では、自己注意機構を再設計するASS(Attention Activation and Suppression)を紹介する。 また、ASSによる自己注意リダイレクトを利用して生成プロセスのガイドを行う自己注意リダイレクトガイダンス(SARG)についても紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.295971864740951
• License:
• Abstract: Recently, diffusion models have emerged as promising newcomers in the field of generative models, shining brightly in image generation. However, when employed for object removal tasks, they still encounter issues such as generating random artifacts and the incapacity to repaint foreground object areas with appropriate content after removal. To tackle these problems, we propose Attentive Eraser, a tuning-free method to empower pre-trained diffusion models for stable and effective object removal. Firstly, in light of the observation that the self-attention maps influence the structure and shape details of the generated images, we propose Attention Activation and Suppression (ASS), which re-engineers the self-attention mechanism within the pre-trained diffusion models based on the given mask, thereby prioritizing the background over the foreground object during the reverse generation process. Moreover, we introduce Self-Attention Redirection Guidance (SARG), which utilizes the self-attention redirected by ASS to guide the generation process, effectively removing foreground objects within the mask while simultaneously generating content that is both plausible and coherent. Experiments demonstrate the stability and effectiveness of Attentive Eraser in object removal across a variety of pre-trained diffusion models, outperforming even training-based methods. Furthermore, Attentive Eraser can be implemented in various diffusion model architectures and checkpoints, enabling excellent scalability. Code is available at https://github.com/Anonym0u3/AttentiveEraser.
• Abstract（参考訳）: 近年、拡散モデルは、生成モデル分野において有望な新参者として登場し、画像生成において明るく輝いている。 しかし、オブジェクト除去タスクに使用する場合には、乱雑なアーティファクトの生成や、削除後の適切な内容で前景のオブジェクト領域を塗り替えることができないといった問題が発生する。 これらの問題に対処するために、安定かつ効果的な物体除去のための事前学習拡散モデルを強化する調整不要な手法であるAttentive Eraserを提案する。 まず,自己アテンションマップが生成した画像の構造や形状の細部に影響を与えることを考慮し,所定のマスクに基づいて事前学習した拡散モデル内の自己アテンション機構を再設計し,逆生成過程において前景オブジェクトの背景を優先する注意活性化抑制(ASS)を提案する。 さらに,ASSによる自己注意リダイレクトを利用した自己注意リダイレクトガイダンス(SARG)を導入し,マスク内の前景オブジェクトを効果的に除去し,信頼性と一貫性の両立したコンテンツを同時に生成する。 様々な事前学習拡散モデルにおける物体除去における注意型消去器の安定性と有効性を示す実験は、訓練ベースの方法よりも優れていた。 さらに、Attentive Eraserは様々な拡散モデルアーキテクチャやチェックポイントで実装でき、優れたスケーラビリティを実現することができる。 コードはhttps://github.com/Anonym0u3/AttentiveEraser.comで入手できる。

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