論文の概要: TDRI: Two-Phase Dialogue Refinement and Co-Adaptation for Interactive Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17669v1
• Date: Sat, 22 Mar 2025 06:40:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 16:32:16.758234
• Title: TDRI: Two-Phase Dialogue Refinement and Co-Adaptation for Interactive Image Generation
• Title（参考訳）: TDRI:対話型画像生成のための2相対話リファインメントと共適応
• Authors: Yuheng Feng, Jianhui Wang, Kun Li, Sida Li, Tianyu Shi, Haoyue Han, Miao Zhang, Xueqian Wang,
• Abstract要約: I.I. (Two-Phase Dialogue Refinement and Co-Adaptation) は,反復的ユーザインタラクションによる画像生成の強化による課題に対処する。 ユーザプロンプトに基づいてベースイメージを生成する初期生成フェーズと、3つの主要なモジュールを通じてユーザフィードバックを統合するインタラクティブリファインメントフェーズの2つのフェーズで構成されている。 I.I.は、クリエイティブおよび産業分野における幅広い応用の強い可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.229851510402952
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although text-to-image generation technologies have made significant advancements, they still face challenges when dealing with ambiguous prompts and aligning outputs with user intent.Our proposed framework, TDRI (Two-Phase Dialogue Refinement and Co-Adaptation), addresses these issues by enhancing image generation through iterative user interaction. It consists of two phases: the Initial Generation Phase, which creates base images based on user prompts, and the Interactive Refinement Phase, which integrates user feedback through three key modules. The Dialogue-to-Prompt (D2P) module ensures that user feedback is effectively transformed into actionable prompts, which improves the alignment between user intent and model input. By evaluating generated outputs against user expectations, the Feedback-Reflection (FR) module identifies discrepancies and facilitates improvements. In an effort to ensure consistently high-quality results, the Adaptive Optimization (AO) module fine-tunes the generation process by balancing user preferences and maintaining prompt fidelity. Experimental results show that TDRI outperforms existing methods by achieving 33.6% human preference, compared to 6.2% for GPT-4 augmentation, and the highest CLIP and BLIP alignment scores (0.338 and 0.336, respectively). In iterative feedback tasks, user satisfaction increased to 88% after 8 rounds, with diminishing returns beyond 6 rounds. Furthermore, TDRI has been found to reduce the number of iterations and improve personalization in the creation of fashion products. TDRI exhibits a strong potential for a wide range of applications in the creative and industrial domains, as it streamlines the creative process and improves alignment with user preferences
• Abstract（参考訳）: テキスト・画像生成技術は大きな進歩を遂げてきたが、不明瞭なプロンプトに対処し、出力をユーザ意図に合わせる際にはまだ課題に直面しており、提案するフレームワークであるTDRI(Two-Phase Dialogue Refinement and Co-Adaptation)は、反復的なユーザインタラクションを通じて画像生成を改善することでこれらの問題に対処する。 ユーザプロンプトに基づいてベースイメージを生成する初期生成フェーズと、3つの主要なモジュールを通じてユーザフィードバックを統合するインタラクティブリファインメントフェーズの2つのフェーズで構成されている。 Dialogue-to-Prompt (D2P)モジュールは、ユーザのフィードバックが効果的に実行可能なプロンプトに変換されることを保証する。 ユーザ期待に対して生成された出力を評価することで、フィードバック・リフレクション(FR)モジュールは相違点を特定し、改善を促進する。 常に高品質な結果を保証するために、Adaptive Optimization (AO)モジュールは、ユーザの好みをバランスさせ、迅速な忠実さを維持することによって、生成プロセスを微調整する。 実験の結果、TDRIは、GPT-4の6.2%、CLIPとBLIPのアライメントスコア(0.338と0.336)と比較して、従来の方法よりも33.6%向上していることがわかった。 反復的なフィードバックタスクでは、ユーザ満足度は8ラウンドの後に88%まで上昇し、リターンは6ラウンドを超えて低下した。 さらに、TDRIは、ファッション製品の創出において、反復回数を減らし、パーソナライズを改善することが知られている。 TDRIは、クリエイティブなプロセスの合理化とユーザの好みとの整合性の向上により、創造的および産業的領域における幅広い応用の可能性を示している。

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