論文の概要: IntroStyle: Training-Free Introspective Style Attribution using Diffusion Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14432v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 01:21:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:30:09.759651
• Title: IntroStyle: Training-Free Introspective Style Attribution using Diffusion Features
• Title（参考訳）: IntroStyle: 拡散特徴を用いたトレーニング不要なイントロスペクティブスタイルの属性
• Authors: Anand Kumar, Jiteng Mu, Nuno Vasconcelos,
• Abstract要約: 本稿では,拡散モデルのみによって生成された特徴を用いて,スタイル帰属問題を解決するための学習自由フレームワークを提案する。 これはイントロスペクティブなスタイル属性(IntroStyle)と表現され、スタイル検索の最先端モデルよりも優れたパフォーマンスを示す。 また,芸術的スタイルを分離し,きめ細かなスタイル帰属性能を評価するために,スタイルハック(SHacks)の合成データセットも導入した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.95303251220734
• License:
• Abstract: Text-to-image (T2I) models have gained widespread adoption among content creators and the general public. However, this has sparked significant concerns regarding data privacy and copyright infringement among artists. Consequently, there is an increasing demand for T2I models to incorporate mechanisms that prevent the generation of specific artistic styles, thereby safeguarding intellectual property rights. Existing methods for style extraction typically necessitate the collection of custom datasets and the training of specialized models. This, however, is resource-intensive, time-consuming, and often impractical for real-time applications. Moreover, it may not adequately address the dynamic nature of artistic styles and the rapidly evolving landscape of digital art. We present a novel, training-free framework to solve the style attribution problem, using the features produced by a diffusion model alone, without any external modules or retraining. This is denoted as introspective style attribution (IntroStyle) and demonstrates superior performance to state-of-the-art models for style retrieval. We also introduce a synthetic dataset of Style Hacks (SHacks) to isolate artistic style and evaluate fine-grained style attribution performance.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルは、コンテンツ・クリエーターや一般大衆の間で広く普及している。 しかし、これは、データプライバシーとアーティスト間の著作権侵害に関する重大な懸念を引き起こしている。 その結果、T2Iモデルには、特定の芸術スタイルの発生を防ぎ、知的財産権を保護するメカニズムを組み込むことが要求されている。 スタイル抽出の既存の方法は、通常、カスタムデータセットの収集と特別なモデルのトレーニングを必要とする。 しかし、これはリソース集約的で、時間がかかり、しばしばリアルタイムアプリケーションには実用的ではない。 さらに、芸術様式のダイナミックな性質や、急速に進化するデジタルアートのランドスケープに適切に対処することができない。 本稿では,外部モジュールや再学習を必要とせず,拡散モデルのみによって生成された特徴を用いて,スタイル帰属問題を解決する新しい学習自由フレームワークを提案する。 これはイントロスペクティブなスタイル属性(IntroStyle)と表現され、スタイル検索の最先端モデルよりも優れたパフォーマンスを示す。 また,芸術的スタイルを分離し,きめ細かなスタイル帰属性能を評価するために,スタイルハック(SHacks)の合成データセットも導入した。

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