論文の概要: LayerCraft: Enhancing Text-to-Image Generation with CoT Reasoning and Layered Object Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00010v2
• Date: Sat, 31 May 2025 20:45:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-03 16:22:43.252481
• Title: LayerCraft: Enhancing Text-to-Image Generation with CoT Reasoning and Layered Object Integration
• Title（参考訳）: LayerCraft: CoT推論とレイヤオブジェクト統合によるテキスト・ツー・イメージ生成の強化
• Authors: Yuyao Zhang, Jinghao Li, Yu-Wing Tai,
• Abstract要約: 構造化され、階層化された画像生成と編集をオーケストレーションするモジュラーフレームワークであるtextbfLayerCraftを紹介します。 LayerCraftは2つの主要な機能をサポートしている: $textitstructured generation$ from simple prompts via chain-of-thinkt reasoning, $textitlayered object integration$ ユーザーはオブジェクトを挿入してカスタマイズできる。 このシステムはコーディネータエージェントと、CoT駆動レイアウト計画のための$textbfChainArchitect$と、オフザシェルフを使用したシームレスな画像編集のための$textbfObject Integration Network (OIN)$で構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.14335596346725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Text-to-image (T2I) generation has made remarkable progress, yet existing systems still lack intuitive control over spatial composition, object consistency, and multi-step editing. We present $\textbf{LayerCraft}$, a modular framework that uses large language models (LLMs) as autonomous agents to orchestrate structured, layered image generation and editing. LayerCraft supports two key capabilities: (1) $\textit{structured generation}$ from simple prompts via chain-of-thought (CoT) reasoning, enabling it to decompose scenes, reason about object placement, and guide composition in a controllable, interpretable manner; and (2) $\textit{layered object integration}$, allowing users to insert and customize objects -- such as characters or props -- across diverse images or scenes while preserving identity, context, and style. The system comprises a coordinator agent, the $\textbf{ChainArchitect}$ for CoT-driven layout planning, and the $\textbf{Object Integration Network (OIN)}$ for seamless image editing using off-the-shelf T2I models without retraining. Through applications like batch collage editing and narrative scene generation, LayerCraft empowers non-experts to iteratively design, customize, and refine visual content with minimal manual effort. Code will be released at https://github.com/PeterYYZhang/LayerCraft.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成は目覚ましい進歩を遂げているが、既存のシステムでは空間構成、オブジェクトの一貫性、マルチステップ編集の直感的な制御が欠けている。 我々は,大規模言語モデル(LLM)を自律的エージェントとして使用するモジュール型フレームワークである$\textbf{LayerCraft}$を紹介した。 1) $\textit{structured generation}$ from simple prompts via chain-of- Thought (CoT) reasoning, allowing it to discompose scene, reason about object placement, and guide composition in a controllable, interpretable manner; (2) $\textit{layered object integration}$ ユーザーは、アイデンティティ、コンテキスト、スタイルを保存しながら、さまざまな画像やシーンに対して、文字やプロップなどのオブジェクトを挿入、カスタマイズできる。 このシステムはコーディネータエージェントと、CoT駆動レイアウト計画のための$\textbf{ChainArchitect}$と、既製のT2Iモデルを使用したシームレスな画像編集のための$\textbf{Object Integration Network (OIN)$で構成されている。 バッチコラージュ編集や物語シーン生成などのアプリケーションを通じて、LayerCraftは、最小限の手作業でビジュアルコンテンツを反復的に設計、カスタマイズ、洗練する非専門家に権限を与える。 コードはhttps://github.com/PeterYYZhang/LayerCraft.comでリリースされる。

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