論文の概要: FlipConcept: Tuning-Free Multi-Concept Personalization for Text-to-Image Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15203v1
- Date: Fri, 21 Feb 2025 04:37:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-24 16:10:51.565354
- Title: FlipConcept: Tuning-Free Multi-Concept Personalization for Text-to-Image Generation
- Title（参考訳）: FlipConcept: テキスト・画像生成のためのチューニング不要なマルチコンセプトパーソナライズ
- Authors: Young Beom Woo, Sun Eung Kim,
- Abstract要約: 複数のパーソナライズされた概念を単一のイメージに統合する手法は、テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成の分野で大きな注目を集めている。
既存の手法では、非個人化領域の歪みにより、複数のオブジェクトを持つ複雑なシーンのパフォーマンス劣化を経験する。
FlipConceptは、複数のパーソナライズされた概念を、追加のチューニングを必要とせず、シームレスに単一のイメージに統合する新しいアプローチである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Recently, methods that integrate multiple personalized concepts into a single image have garnered significant attention in the field of text-to-image (T2I) generation. However, existing methods experience performance degradation in complex scenes with multiple objects due to distortions in non-personalized regions. To address this issue, we propose FlipConcept, a novel approach that seamlessly integrates multiple personalized concepts into a single image without requiring additional tuning. We introduce guided appearance attention to accurately mimic the appearance of a personalized concept as intended. Additionally, we introduce mask-guided noise mixing to protect non-personalized regions during editing. Lastly, we apply background dilution to minimize attribute leakage, which is the undesired blending of personalized concept attributes with other objects in the image. In our experiments, we demonstrate that the proposed method, despite not requiring tuning, outperforms existing models in both single and multiple personalized concept inference.
- Abstract（参考訳）: 近年,複数のパーソナライズされた概念をひとつのイメージに統合する手法が,テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成分野において注目されている。
しかし、既存の手法では、非個人化領域の歪みにより複数のオブジェクトを持つ複雑なシーンのパフォーマンス劣化を経験する。
この問題に対処するためにFlipConceptを提案する。FlipConceptは、複数のパーソナライズされた概念を、追加のチューニングを必要とせずにシームレスに単一のイメージに統合する新しいアプローチである。
我々は、意図したパーソナライズされた概念の外観を正確に模倣するために、ガイド付き外観注意を導入する。
さらに,編集中の非個人化領域を保護するためにマスク誘導ノイズミキシングを導入する。
最後に,画像中の他のオブジェクトとパーソナライズされた概念属性を混在させ,属性リークを最小限に抑えるために背景希釈を適用した。
実験では,提案手法はチューニングを必要としないが,単一および複数パーソナライズされた概念推論において既存モデルよりも優れていることを示した。
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