論文の概要: Bringing Characters to New Stories: Training-Free Theme-Specific Image Generation via Dynamic Visual Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15641v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 19:01:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:56:24.089615
• Title: Bringing Characters to New Stories: Training-Free Theme-Specific Image Generation via Dynamic Visual Prompting
• Title（参考訳）: 新しいストーリーにキャラクタをもたらす:ダイナミック・ビジュアル・プロンプティングによるトレーニング不要のテーマ特有な画像生成
• Authors: Yuxin Zhang, Minyan Luo, Weiming Dong, Xiao Yang, Haibin Huang, Chongyang Ma, Oliver Deussen, Tong-Yee Lee, Changsheng Xu,
• Abstract要約: テーマ固有の画像生成のためのトレーニング不要なT-Prompterを提案する。 T-Prompterは参照イメージを生成モデルに統合し、ユーザはターゲットテーマをシームレスに指定できる。 提案手法は,一貫したストーリー生成,キャラクターデザイン,リアルなキャラクタ生成,スタイル誘導画像生成を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.29100512700064
• License:
• Abstract: The stories and characters that captivate us as we grow up shape unique fantasy worlds, with images serving as the primary medium for visually experiencing these realms. Personalizing generative models through fine-tuning with theme-specific data has become a prevalent approach in text-to-image generation. However, unlike object customization, which focuses on learning specific objects, theme-specific generation encompasses diverse elements such as characters, scenes, and objects. Such diversity also introduces a key challenge: how to adaptively generate multi-character, multi-concept, and continuous theme-specific images (TSI). Moreover, fine-tuning approaches often come with significant computational overhead, time costs, and risks of overfitting. This paper explores a fundamental question: Can image generation models directly leverage images as contextual input, similarly to how large language models use text as context? To address this, we present T-Prompter, a novel training-free TSI method for generation. T-Prompter introduces visual prompting, a mechanism that integrates reference images into generative models, allowing users to seamlessly specify the target theme without requiring additional training. To further enhance this process, we propose a Dynamic Visual Prompting (DVP) mechanism, which iteratively optimizes visual prompts to improve the accuracy and quality of generated images. Our approach enables diverse applications, including consistent story generation, character design, realistic character generation, and style-guided image generation. Comparative evaluations against state-of-the-art personalization methods demonstrate that T-Prompter achieves significantly better results and excels in maintaining character identity preserving, style consistency and text alignment, offering a robust and flexible solution for theme-specific image generation.
• Abstract（参考訳）: 私たちが成長するにつれて私たちを魅了する物語やキャラクターは、これらの領域を視覚的に体験するための主要な媒体として機能する、ユニークなファンタジーの世界を形成します。 テーマ特化データによる微調整による生成モデルのパーソナライズは、テキスト・ツー・イメージ生成において一般的なアプローチとなっている。 しかし、特定のオブジェクトを学習することに焦点を当てたオブジェクトのカスタマイズとは異なり、テーマ固有の生成は、文字、シーン、オブジェクトなどの様々な要素を含む。 マルチ文字、マルチコンセプト、連続テーマ特化画像(TSI)を適応的に生成する方法。 さらに、微調整のアプローチには、計算オーバーヘッド、時間コスト、過度な適合のリスクが伴うことが多い。 画像生成モデルは、大言語モデルがコンテキストとしてテキストをどのように利用するかと同様に、文脈入力として画像を直接活用できるのか? そこで本研究では,T-Prompterを提案する。 T-Prompterは、参照イメージを生成モデルに統合するメカニズムであるビジュアルプロンプトを導入し、ユーザーは追加のトレーニングを必要とせずにターゲットテーマをシームレスに指定できる。 このプロセスをさらに強化するために、視覚的プロンプトを反復的に最適化し、生成した画像の精度と品質を改善する動的ビジュアルプロンプト(DVP)機構を提案する。 提案手法は,一貫したストーリー生成,キャラクターデザイン,リアルなキャラクタ生成,スタイル誘導画像生成など,多様な応用を可能にする。 最先端のパーソナライズ手法との比較評価では、T-Prompterは文字識別の保存、スタイルの整合性、テキストアライメントの維持に優れ、テーマ固有の画像生成のための堅牢で柔軟なソリューションを提供する。

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