論文の概要: Twin Co-Adaptive Dialogue for Progressive Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14868v1
• Date: Mon, 21 Apr 2025 05:37:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 19:32:57.289228
• Title: Twin Co-Adaptive Dialogue for Progressive Image Generation
• Title（参考訳）: 進行画像生成のための双対共適応対話
• Authors: Jianhui Wang, Yangfan He, Yan Zhong, Xinyuan Song, Jiayi Su, Yuheng Feng, Hongyang He, Wenyu Zhu, Xinhang Yuan, Kuan Lu, Menghao Huo, Miao Zhang, Keqin Li, Jiaqi Chen, Tianyu Shi, Xueqian Wang,
• Abstract要約: 我々は、画像生成を段階的に洗練するために、同期された共適応対話を利用するフレームワークであるTwin-Coを提案する。 実験によると、Twin-Coは試行錯誤を減らすことによってユーザーエクスペリエンスを向上させるだけでなく、生成された画像の品質も向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.175824150331987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern text-to-image generation systems have enabled the creation of remarkably realistic and high-quality visuals, yet they often falter when handling the inherent ambiguities in user prompts. In this work, we present Twin-Co, a framework that leverages synchronized, co-adaptive dialogue to progressively refine image generation. Instead of a static generation process, Twin-Co employs a dynamic, iterative workflow where an intelligent dialogue agent continuously interacts with the user. Initially, a base image is generated from the user's prompt. Then, through a series of synchronized dialogue exchanges, the system adapts and optimizes the image according to evolving user feedback. The co-adaptive process allows the system to progressively narrow down ambiguities and better align with user intent. Experiments demonstrate that Twin-Co not only enhances user experience by reducing trial-and-error iterations but also improves the quality of the generated images, streamlining the creative process across various applications.
• Abstract（参考訳）: 現代のテキスト・画像生成システムによって、驚くほどリアルで高品質なビジュアルが作成できるようになったが、ユーザプロンプトの本来の曖昧さに対処する際には、しばしば混乱する。 本研究では,画像生成を段階的に洗練するために,同期化された協調適応対話を利用するフレームワークであるTwin-Coを紹介する。 静的な生成プロセスの代わりに、Twin-Coは動的で反復的なワークフローを採用し、インテリジェントな対話エージェントがユーザと継続的に対話する。 最初は、ユーザのプロンプトからベースイメージを生成する。 そして、一連の対話交換を通じて、進化するユーザのフィードバックに応じて、画像を適応し、最適化する。 協調適応プロセスにより、システムはあいまいさを徐々に狭め、ユーザの意図とより良く整合させることができる。 実験によると、Twin-Coは試行錯誤のイテレーションを減らすことによってユーザエクスペリエンスを向上させるだけでなく、生成された画像の品質も向上し、さまざまなアプリケーションでクリエイティブなプロセスを合理化している。

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