論文の概要: Bokeh Diffusion: Defocus Blur Control in Text-to-Image Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08434v3
• Date: Mon, 24 Mar 2025 09:33:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:28:58.537476
• Title: Bokeh Diffusion: Defocus Blur Control in Text-to-Image Diffusion Models
• Title（参考訳）: ボケ拡散:テキスト・画像拡散モデルにおけるデフォーカスブラー制御
• Authors: Armando Fortes, Tianyi Wei, Shangchen Zhou, Xingang Pan,
• Abstract要約: 現在の拡散モデルは通常、そのような効果を模倣するために急進的な工学に依存している。 シーン一貫性のあるボケ制御フレームワークであるボケ拡散を提案する。 提案手法は、フレキシブルでレンズライクなぼかし制御を実現し、インバージョンによる実際の画像編集などのアプリケーションをサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.79219274697864
• License:
• Abstract: Recent advances in large-scale text-to-image models have revolutionized creative fields by generating visually captivating outputs from textual prompts; however, while traditional photography offers precise control over camera settings to shape visual aesthetics -- such as depth-of-field -- current diffusion models typically rely on prompt engineering to mimic such effects. This approach often results in crude approximations and inadvertently altering the scene content. In this work, we propose Bokeh Diffusion, a scene-consistent bokeh control framework that explicitly conditions a diffusion model on a physical defocus blur parameter. By grounding depth-of-field adjustments, our method preserves the underlying scene structure as the level of blur is varied. To overcome the scarcity of paired real-world images captured under different camera settings, we introduce a hybrid training pipeline that aligns in-the-wild images with synthetic blur augmentations. Extensive experiments demonstrate that our approach not only achieves flexible, lens-like blur control but also supports applications such as real image editing via inversion.
• Abstract（参考訳）: 大規模テキスト画像モデルの最近の進歩は、テキストプロンプトから視覚的に捕集された出力を生成することによって創造的な分野に革命をもたらしたが、従来の写真は、カメラ設定を正確に制御して視野の深さのような視覚的美学を形作る一方で、現在の拡散モデルは、そのような効果を模倣するためにプロンプトエンジニアリングに頼るのが一般的である。 このアプローチは、しばしば粗悪な近似と不注意にシーンの内容を変更する。 本研究では,物理デフォーカスブラーパラメータ上での拡散モデルを明示的に条件付けるシーン一貫性のあるボケ制御フレームワークであるボケ拡散を提案する。 本手法は,フィールド深度調整を基礎として,ぼやけの程度が変化するにつれて,基礎となるシーン構造を保存する。 異なるカメラ設定下で撮影された実世界の画像のペア化の不足を克服するため、我々は、合成ぼかし増量により、Wild内の画像を整列するハイブリッドトレーニングパイプラインを導入する。 広汎な実験により、我々のアプローチはフレキシブルなレンズライクなぼかし制御を実現するだけでなく、インバージョンによる実際の画像編集のようなアプリケーションもサポートすることが示された。

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