論文の概要: FlipConcept: Tuning-Free Multi-Concept Personalization for Text-to-Image Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15203v2
- Date: Wed, 16 Jul 2025 02:44:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-17 14:40:09.26305
- 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, Seong-Whan Lee,
- Abstract要約: FlipConceptは、複数のパーソナライズされた概念を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,概念リークを最小限に抑えるために,ガイド付き外観注意,マスク誘導ノイズ混合,背景希釈を導入する。
チューニングを必要とせず、本手法は、単一および複数のパーソナライズされた概念推論において、既存のモデルよりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.585985828583304
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Integrating multiple personalized concepts into a single image has recently gained attention in text-to-image (T2I) generation. However, existing methods often suffer from performance degradation in complex scenes due to distortions in non-personalized regions and the need for additional fine-tuning, limiting their practicality. 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 enhance the visual fidelity of personalized concepts. Additionally, we introduce mask-guided noise mixing to protect non-personalized regions during concept integration. Lastly, we apply background dilution to minimize concept leakage, i.e., the undesired blending of personalized concepts 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. These results demonstrate the effectiveness and practicality of our approach for scalable, high-quality multi-concept personalization.
- Abstract（参考訳）: 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ことは、最近テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成において注目を集めている。
しかし、既存の手法は、非個人化領域の歪みや追加の微調整の必要性により、複雑なシーンのパフォーマンス劣化に悩まされ、実用性が制限されることが多い。
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、パーソナライズされた概念の視覚的忠実度を高めるために、ガイド付き外観注意を導入する。
さらに,マスク誘導型ノイズミキシングを導入し,概念統合時の非個人化領域を保護する。
最後に、背景希釈を用いて概念リークを最小限に抑える。つまり、イメージ内の他のオブジェクトとパーソナライズされた概念を混在させることを望まない。
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。
これらの結果は、スケーラブルで高品質なマルチコンセプトパーソナライズのためのアプローチの有効性と実用性を示している。
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