論文の概要: StyleBlend: Enhancing Style-Specific Content Creation in Text-to-Image Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09064v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 08:26:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:48:24.333007
• Title: StyleBlend: Enhancing Style-Specific Content Creation in Text-to-Image Diffusion Models
• Title（参考訳）: StyleBlend: テキスト・画像拡散モデルにおけるスタイル特化コンテンツ生成の促進
• Authors: Zichong Chen, Shijin Wang, Yang Zhou,
• Abstract要約: StyleBlendは、限られた参照画像からスタイル表現を学習し、適用するために設計された手法である。 アプローチではスタイルを構成とテクスチャの2つのコンポーネントに分解し,それぞれが異なる戦略を通じて学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.685779311280266
• License:
• Abstract: Synthesizing visually impressive images that seamlessly align both text prompts and specific artistic styles remains a significant challenge in Text-to-Image (T2I) diffusion models. This paper introduces StyleBlend, a method designed to learn and apply style representations from a limited set of reference images, enabling content synthesis of both text-aligned and stylistically coherent. Our approach uniquely decomposes style into two components, composition and texture, each learned through different strategies. We then leverage two synthesis branches, each focusing on a corresponding style component, to facilitate effective style blending through shared features without affecting content generation. StyleBlend addresses the common issues of text misalignment and weak style representation that previous methods have struggled with. Extensive qualitative and quantitative comparisons demonstrate the superiority of our approach.
• Abstract（参考訳）: テキストプロンプトと特定の芸術スタイルをシームレスに整合させる視覚的に印象的な画像の合成は、テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルにおいて重要な課題である。 本稿では,限られた参照画像からスタイル表現を学習し,適用するためのStyleBlendを紹介し,テキスト整列とスタイリスティックコヒーレントの両方のコンテンツ合成を可能にする。 我々のアプローチはスタイルを2つの構成要素、構成とテクスチャに一意に分解し、それぞれ異なる戦略を通じて学習する。 次に、それぞれが対応するスタイルコンポーネントに焦点を当てた2つの合成ブランチを活用し、コンテンツ生成に影響を与えることなく、共有機能による効果的なスタイルブレンディングを容易にする。 StyleBlendは、以前の方法が苦労してきた、テキストのミスアライメントと弱いスタイル表現の一般的な問題に対処する。 大規模な質的および定量的比較は、我々のアプローチの優位性を示している。

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