論文の概要: SmartSpatial: Enhancing the 3D Spatial Arrangement Capabilities of Stable Diffusion Models and Introducing a Novel 3D Spatial Evaluation Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01998v1
• Date: Wed, 01 Jan 2025 04:52:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:09:04.964823
• Title: SmartSpatial: Enhancing the 3D Spatial Arrangement Capabilities of Stable Diffusion Models and Introducing a Novel 3D Spatial Evaluation Framework
• Title（参考訳）: SmartSpatial: 安定拡散モデルの3次元空間配置能力の向上と新しい3次元空間評価フレームワークの導入
• Authors: Mao Xun Huang, Hen-Hsen Huang,
• Abstract要約: 安定拡散モデルの空間配置能力を高める革新的なアプローチであるSmartSpatialを導入する。 SmartSpatialは深度情報を導入し、正確なオブジェクト配置を保証するためにクロスアテンション制御を使用する。 本稿では,空間的関係を評価するための総合的な評価フレームワークSmartSpatialEvalを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.57106812488327
• License:
• Abstract: Stable Diffusion models have made remarkable strides in generating photorealistic images from text prompts but often falter when tasked with accurately representing complex spatial arrangements, particularly involving intricate 3D relationships. To address this limitation, we introduce SmartSpatial, an innovative approach that enhances the spatial arrangement capabilities of Stable Diffusion models through 3D-aware conditioning and attention-guided mechanisms. SmartSpatial incorporates depth information and employs cross-attention control to ensure precise object placement, delivering notable improvements in spatial accuracy metrics. In conjunction with SmartSpatial, we present SmartSpatialEval, a comprehensive evaluation framework designed to assess spatial relationships. This framework utilizes vision-language models and graph-based dependency parsing for performance analysis. Experimental results on the COCO and SpatialPrompts datasets show that SmartSpatial significantly outperforms existing methods, setting new benchmarks for spatial arrangement accuracy in image generation.
• Abstract（参考訳）: 安定拡散モデルは、テキストプロンプトからフォトリアリスティックな画像を生成する際、顕著な進歩を遂げてきたが、複雑な空間配置、特に複雑な3D関係を正確に表現する作業は、しばしば失敗している。 この制限に対処するため,我々は3Dコンディショニングとアテンション誘導機構を通じて安定拡散モデルの空間配置能力を向上する革新的アプローチであるSmartSpatialを導入する。 SmartSpatialは深度情報を組み込んだクロスアテンションコントロールを使用して、正確なオブジェクト配置を保証し、空間的精度のメトリクスを顕著に改善する。 本稿では,SmartSpatialとともに,空間的関係を評価するための総合的な評価フレームワークSmartSpatialEvalを提案する。 このフレームワークは、視覚言語モデルとグラフベースの依存性解析を利用してパフォーマンス分析を行う。 COCOとSpatialPromptsデータセットの実験結果から、SmartSpatialは既存の手法よりも優れており、画像生成における空間配置精度の新たなベンチマークが設定されている。

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