論文の概要: Color Conditional Generation with Sliced Wasserstein Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19034v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 18:06:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:55:46.714731
• Title: Color Conditional Generation with Sliced Wasserstein Guidance
• Title（参考訳）: スライスワッサースタイン誘導による色調生成
• Authors: Alexander Lobashev, Maria Larchenko, Dmitry Guskov,
• Abstract要約: SW-Guidance(SW-Guidance)は、参照画像の色分布に条件付けされた画像生成のためのトレーニング不要のアプローチである。 本手法は,カラーコンディショナリ生成の最先端技術よりも,基準色との類似性に優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
• License:
• Abstract: We propose SW-Guidance, a training-free approach for image generation conditioned on the color distribution of a reference image. While it is possible to generate an image with fixed colors by first creating an image from a text prompt and then applying a color style transfer method, this approach often results in semantically meaningless colors in the generated image. Our method solves this problem by modifying the sampling process of a diffusion model to incorporate the differentiable Sliced 1-Wasserstein distance between the color distribution of the generated image and the reference palette. Our method outperforms state-of-the-art techniques for color-conditional generation in terms of color similarity to the reference, producing images that not only match the reference colors but also maintain semantic coherence with the original text prompt. Our source code is available at https://github.com/alobashev/sw-guidance/.
• Abstract（参考訳）: 参照画像の色分布に条件付き画像生成のためのトレーニング不要なアプローチであるSW-Guidanceを提案する。 テキストプロンプトから画像を生成し、カラースタイルの転送方法を適用することで、固定色で画像を生成することができるが、このアプローチは、生成した画像に意味的に無意味な色をもたらすことが多い。 提案手法は,拡散モデルのサンプリングプロセスを変更して,生成した画像の色分布と参照パレットとの微分可能なスライス1-ワッサーシュタイン距離を組み込むことにより,この問題を解決する。 提案手法は,基準色に適合するだけでなく,原文のプロンプトとセマンティックコヒーレンスを維持した画像を生成する。 ソースコードはhttps://github.com/alobashev/sw-guidance/で公開しています。

関連論文リスト

• Training-free Color-Style Disentanglement for Constrained Text-to-Image Synthesis [16.634138745034733]
  そこで本研究では,参照画像から色とスタイル属性のテキスト・ツー・イメージを分離する,最初のトレーニングフリーでテスト時間のみの手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T04:16:58Z)
• Palette-based Color Transfer between Images [9.471264982229508]
  そこで我々は,新しいカラースキームを自動生成できるパレットベースのカラートランスファー手法を提案する。 再設計されたパレットベースのクラスタリング手法により、色分布に応じて画素を異なるセグメントに分類することができる。 本手法は, 自然リアリズム, 色整合性, 一般性, 堅牢性の観点から, ピア法に対して有意な優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T01:41:19Z)
• Automatic Controllable Colorization via Imagination [55.489416987587305]
  本稿では,反復的な編集と修正が可能な自動色付けフレームワークを提案する。 グレースケール画像内のコンテンツを理解することにより、トレーニング済みの画像生成モデルを用いて、同じコンテンツを含む複数の画像を生成する。 これらの画像は、人間の専門家の過程を模倣して、色付けの参考となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T16:46:07Z)
• Control Color: Multimodal Diffusion-based Interactive Image Colorization [81.68817300796644]
  Control Color (Ctrl Color) は、事前訓練された安定拡散(SD)モデルを利用する多モードカラー化手法である。 ユーザのストロークをエンコードして、局所的な色操作を正確に行うための効果的な方法を提案する。 また、カラーオーバーフローと不正確な色付けの長年の問題に対処するために、自己注意に基づく新しいモジュールとコンテンツ誘導型変形可能なオートエンコーダを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T17:51:13Z)
• DiffColor: Toward High Fidelity Text-Guided Image Colorization with Diffusion Models [12.897939032560537]
  そこで我々はDiffColorと呼ばれる新しい手法を提案し、プロンプトテキストに条件付けされた鮮やかな色を復元する。 私たちはまず、CLIPベースのコントラスト損失を用いて色付き画像を生成するために、事前訓練されたテキスト・ツー・イメージ・モデルを微調整する。 次に、色付き画像とテキストプロンプトを整列した最適化されたテキスト埋め込みと、高品質な画像再構成を可能にする微調整拡散モデルを得る。 提案手法は,複数回の反復で鮮やかな多彩な色を生成でき,その構造と背景をそのままに保ちつつ,対象言語指導に適合させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T09:38:35Z)
• BiSTNet: Semantic Image Prior Guided Bidirectional Temporal Feature Fusion for Deep Exemplar-based Video Colorization [70.14893481468525]
  本稿では,参照例の色を探索し,映像のカラー化を支援するために有効なBiSTNetを提案する。 まず、各フレームと参照例間の深い特徴空間における意味的対応を確立し、参照例からの色情報を探究する。 我々は,フレームのオブジェクト境界をモデル化するための意味情報を抽出する混合専門家ブロックを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-05T13:47:15Z)
• HistoGAN: Controlling Colors of GAN-Generated and Real Images via Color Histograms [52.77252727786091]
  HistoGANは、GAN生成画像の色を制御するための色ヒストグラムに基づく方法である。 我々は、HistoGANを拡張して、実画像を再色する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T21:14:19Z)
• Reference-Based Sketch Image Colorization using Augmented-Self Reference and Dense Semantic Correspondence [32.848390767305276]
  本稿では,すでに色のついた参照画像が与えられたスケッチ画像の自動着色作業に取り組む。 仮想参照として幾何学的歪みを持つ同一画像を有効利用することにより、色付き出力画像の基底真理を確保できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-11T15:52:50Z)
• Deep Line Art Video Colorization with a Few References [49.7139016311314]
  そこで本稿では,対象の参照画像と同一のカラースタイルでラインアートビデオを自動的に色付けする深層アーキテクチャを提案する。 本フレームワークはカラートランスフォーメーションネットワークと時間制約ネットワークから構成される。 本モデルでは,少量のサンプルでパラメータを微調整することで,より優れたカラー化を実現することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-24T06:57:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。