論文の概要: ICE: Intrinsic Concept Extraction from a Single Image via Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19902v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 17:58:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:55:00.220609
• Title: ICE: Intrinsic Concept Extraction from a Single Image via Diffusion Models
• Title（参考訳）: ICE:拡散モデルによる単一画像からの固有概念抽出
• Authors: Fernando Julio Cendra, Kai Han,
• Abstract要約: ICEは、T2Iモデルのみを使用して、単一の画像から固有の概念を自動かつ体系的に抽出する新しいフレームワークである。 本フレームワークは,教師なしの方法で単一画像から本質的な概念抽出を行う上で,優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.30998818833206
• License:
• Abstract: The inherent ambiguity in defining visual concepts poses significant challenges for modern generative models, such as the diffusion-based Text-to-Image (T2I) models, in accurately learning concepts from a single image. Existing methods lack a systematic way to reliably extract the interpretable underlying intrinsic concepts. To address this challenge, we present ICE, short for Intrinsic Concept Extraction, a novel framework that exclusively utilizes a T2I model to automatically and systematically extract intrinsic concepts from a single image. ICE consists of two pivotal stages. In the first stage, ICE devises an automatic concept localization module to pinpoint relevant text-based concepts and their corresponding masks within the image. This critical stage streamlines concept initialization and provides precise guidance for subsequent analysis. The second stage delves deeper into each identified mask, decomposing the object-level concepts into intrinsic concepts and general concepts. This decomposition allows for a more granular and interpretable breakdown of visual elements. Our framework demonstrates superior performance on intrinsic concept extraction from a single image in an unsupervised manner. Project page: https://visual-ai.github.io/ice
• Abstract（参考訳）: 視覚概念の定義における固有の曖昧さは、単一の画像から概念を正確に学習する拡散ベースのテキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルのような近代的な生成モデルに重大な課題をもたらす。 既存の方法には、解釈可能な根本的概念を確実に抽出する体系的な方法がない。 この課題に対処するために,T2Iモデルのみを用いた1つの画像から固有概念を自動的かつ体系的に抽出する新しいフレームワークであるIntrinsic Concept extractを省略したICEを提案する。 ICEは2つの重要な段階から構成される。 最初の段階では、ICEは、関連するテキストベースの概念とそれに対応するマスクを画像内にピンポイントする自動概念ローカライズモジュールを考案した。 このクリティカルステージは、概念の初期化を合理化し、その後の分析の正確なガイダンスを提供する。 第2段階は識別されたマスクを深く掘り下げ、オブジェクトレベルの概念を本質的な概念と一般的な概念に分解する。 この分解により、よりきめ細やかで解釈可能な視覚要素の分解が可能になる。 本フレームワークは,教師なしの方法で単一画像から本質的な概念抽出を行う上で,優れた性能を示す。 プロジェクトページ: https://visual-ai.github.io/ice

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