論文の概要: Style Composition within Distinct LoRA modules for Traditional Art

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.11986v1
• Date: Wed, 16 Jul 2025 07:36:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.279424
• Title: Style Composition within Distinct LoRA modules for Traditional Art
• Title（参考訳）: 伝統工芸品における特定 LoRA モジュールのスタイル構成
• Authors: Jaehyun Lee, Wonhark Park, Wonsik Shin, Hyunho Lee, Hyoung Min Na, Nojun Kwak,
• Abstract要約: 複数のスタイルを自然にブレンドするゼロショット拡散パイプラインを提案する。 我々は低騒音の潜伏者がより強いスタイル情報を持っているという事実を活用している。 ControlNetによる奥行きマップの条件付けを拡散フレームワークに組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.954368353156546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion-based text-to-image models have achieved remarkable results in synthesizing diverse images from text prompts and can capture specific artistic styles via style personalization. However, their entangled latent space and lack of smooth interpolation make it difficult to apply distinct painting techniques in a controlled, regional manner, often causing one style to dominate. To overcome this, we propose a zero-shot diffusion pipeline that naturally blends multiple styles by performing style composition on the denoised latents predicted during the flow-matching denoising process of separately trained, style-specialized models. We leverage the fact that lower-noise latents carry stronger stylistic information and fuse them across heterogeneous diffusion pipelines using spatial masks, enabling precise, region-specific style control. This mechanism preserves the fidelity of each individual style while allowing user-guided mixing. Furthermore, to ensure structural coherence across different models, we incorporate depth-map conditioning via ControlNet into the diffusion framework. Qualitative and quantitative experiments demonstrate that our method successfully achieves region-specific style mixing according to the given masks.
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づくテキスト・ツー・イメージモデルは、テキスト・プロンプトから多様なイメージを合成し、スタイルのパーソナライゼーションを通じて特定の芸術スタイルをキャプチャすることができる。 しかし、その絡み合った潜伏空間と滑らかな補間が欠如しているため、異なる絵画技法を制御された地域的手法で適用することは困難であり、しばしば一つの様式が支配的になる。 そこで本研究では,別々に訓練されたスタイル特化モデルのフローマッチング・デノケーション過程において予測される遅延項のスタイル合成を行うことにより,複数のスタイルを自然にブレンドするゼロショット拡散パイプラインを提案する。 我々は,低雑音潜伏音がより強いスタイリスティック情報を伝達し,空間マスクを用いて異種拡散パイプラインに拡散することにより,精度の高い地域固有のスタイル制御を実現する。 この機構は、個々のスタイルの忠実さを保ちながら、ユーザガイドミキシングを可能にする。 さらに、異なるモデル間の構造的コヒーレンスを確保するために、制御ネットによる深度マップ条件付けを拡散フレームワークに組み込む。 定性的かつ定量的な実験により,提案手法が与えられたマスクに応じて領域特異的な混合を実現することを示す。

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