論文の概要: AttriCtrl: Fine-Grained Control of Aesthetic Attribute Intensity in Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02151v1
- Date: Mon, 04 Aug 2025 07:49:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.234544
- Title: AttriCtrl: Fine-Grained Control of Aesthetic Attribute Intensity in Diffusion Models
- Title（参考訳）: AttriCtrl:拡散モデルにおける美的属性強度の微粒化制御
- Authors: Die Chen, Zhongjie Duan, Zhiwen Li, Cen Chen, Daoyuan Chen, Yaliang Li, Yinda Chen,
- Abstract要約: AttriCtrlは、美的属性の正確かつ継続的な制御のためのプラグイン・アンド・プレイフレームワークである。
我々は,事前学習された視覚言語モデルから意味的類似性を活用することで,抽象美学を定量化する。
一般的なオープンソースのコントロール可能な生成フレームワークと完全に互換性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.46570968627392
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent breakthroughs in text-to-image diffusion models have significantly enhanced both the visual fidelity and semantic controllability of generated images. However, fine-grained control over aesthetic attributes remains challenging, especially when users require continuous and intensity-specific adjustments. Existing approaches often rely on vague textual prompts, which are inherently ambiguous in expressing both the aesthetic semantics and the desired intensity, or depend on costly human preference data for alignment, limiting their scalability and practicality. To address these limitations, we propose AttriCtrl, a plug-and-play framework for precise and continuous control of aesthetic attributes. Specifically, we quantify abstract aesthetics by leveraging semantic similarity from pre-trained vision-language models, and employ a lightweight value encoder that maps scalar intensities in $[0,1]$ to learnable embeddings within diffusion-based generation. This design enables intuitive and customizable aesthetic manipulation, with minimal training overhead and seamless integration into existing generation pipelines. Extensive experiments demonstrate that AttriCtrl achieves accurate control over individual attributes as well as flexible multi-attribute composition. Moreover, it is fully compatible with popular open-source controllable generation frameworks, showcasing strong integration capability and practical utility across diverse generation scenarios.
- Abstract（参考訳）: 近年のテキスト・画像拡散モデルにおけるブレークスルーにより、生成画像の視覚的忠実度と意味的制御性が著しく向上した。
しかし、特にユーザーが連続的かつ強度に比例した調整を必要とする場合、美的属性のきめ細かい制御は依然として困難である。
既存のアプローチは、しばしば曖昧なテキストのプロンプトに依存しており、それは本質的に美的意味論と所望の強度の両方を表現している。
これらの制約に対処するため,美的属性を正確にかつ連続的に制御するプラグイン・アンド・プレイ・フレームワークであるAttriCtrlを提案する。
具体的には,事前学習された視覚言語モデルからのセマンティックな類似性を利用して抽象美学を定量化し,スカラー強度を[0,1]$でマッピングする軽量な値エンコーダを用いて拡散モデル内の学習可能な埋め込みを行う。
この設計は直感的でカスタマイズ可能な美的操作を可能にし、トレーニングオーバーヘッドを最小限に抑え、既存の生成パイプラインにシームレスに統合する。
広範囲な実験により、AttriCtrlは個々の属性の正確な制御と柔軟な多属性合成を実現している。
さらに、人気のあるオープンソースのコントロール可能な生成フレームワークと完全に互換性があり、さまざまな生成シナリオにまたがる強力な統合機能と実用性を示している。
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