論文の概要: EmotiCrafter: Text-to-Emotional-Image Generation based on Valence-Arousal Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05710v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 04:41:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:27:33.255631
• Title: EmotiCrafter: Text-to-Emotional-Image Generation based on Valence-Arousal Model
• Title（参考訳）: EmotiCrafter:Valence-Arousalモデルに基づくテキスト・ツー・感情画像生成
• Authors: Yi He, Shengqi Dang, Long Ling, Ziqing Qian, Nanxuan Zhao, Nan Cao,
• Abstract要約: 連続感情画像コンテンツ生成(C-EICG)の新たな課題について紹介する。 本稿では,テキストプロンプトとValence-Arousal値に基づいて画像を生成する感情画像生成モデルであるEmotiCrafterを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.26111054485357
• License:
• Abstract: Recent research shows that emotions can enhance users' cognition and influence information communication. While research on visual emotion analysis is extensive, limited work has been done on helping users generate emotionally rich image content. Existing work on emotional image generation relies on discrete emotion categories, making it challenging to capture complex and subtle emotional nuances accurately. Additionally, these methods struggle to control the specific content of generated images based on text prompts. In this work, we introduce the new task of continuous emotional image content generation (C-EICG) and present EmotiCrafter, an emotional image generation model that generates images based on text prompts and Valence-Arousal values. Specifically, we propose a novel emotion-embedding mapping network that embeds Valence-Arousal values into textual features, enabling the capture of specific emotions in alignment with intended input prompts. Additionally, we introduce a loss function to enhance emotion expression. The experimental results show that our method effectively generates images representing specific emotions with the desired content and outperforms existing techniques.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、感情がユーザの認知力を高め、情報伝達に影響を与えることが示されている。 視覚的感情分析の研究は広く行われているが、感情的にリッチな画像コンテンツの作成を支援するために、限られた作業がなされている。 感情的イメージ生成に関する既存の研究は、離散的な感情カテゴリーに依存しており、複雑で微妙な感情的ニュアンスを正確に捉えることは困難である。 さらに、これらの手法は、テキストプロンプトに基づいて生成された画像の特定の内容を制御するのに苦労する。 本研究では,テキストプロンプトとValence-Arousal値に基づいて画像を生成する感情画像生成モデルであるC-EICGとEmotiCrafterを紹介する。 具体的には、Valence-Arousal値をテキストの特徴に埋め込む新しい感情埋め込みマッピングネットワークを提案する。 さらに、感情表現を増強するロス関数を導入する。 実験結果から,本手法は所望のコンテンツで感情を表現するイメージを効果的に生成し,既存の手法より優れることが示された。

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