論文の概要: Dual Recursive Feedback on Generation and Appearance Latents for Pose-Robust Text-to-Image Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09575v1
- Date: Wed, 13 Aug 2025 07:46:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.801406
- Title: Dual Recursive Feedback on Generation and Appearance Latents for Pose-Robust Text-to-Image Diffusion
- Title（参考訳）: Pose-Robust Text-to- Image Diffusionのための2重帰納フィードバック
- Authors: Jiwon Kim, Pureum Kim, SeonHwa Kim, Soobin Park, Eunju Cha, Kyong Hwan Jin,
- Abstract要約: 制御可能なT2Iモデルにおける制御条件を適切に反映する訓練不要なDual Recursive Feedback(DRF)システムを提案する。
提案手法は高品質でセマンティック・コヒーレントで構造的に一貫した画像を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.384896404310645
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advancements in controllable text-to-image (T2I) diffusion models, such as Ctrl-X and FreeControl, have demonstrated robust spatial and appearance control without requiring auxiliary module training. However, these models often struggle to accurately preserve spatial structures and fail to capture fine-grained conditions related to object poses and scene layouts. To address these challenges, we propose a training-free Dual Recursive Feedback (DRF) system that properly reflects control conditions in controllable T2I models. The proposed DRF consists of appearance feedback and generation feedback that recursively refines the intermediate latents to better reflect the given appearance information and the user's intent. This dual-update mechanism guides latent representations toward reliable manifolds, effectively integrating structural and appearance attributes. Our approach enables fine-grained generation even between class-invariant structure-appearance fusion, such as transferring human motion onto a tiger's form. Extensive experiments demonstrate the efficacy of our method in producing high-quality, semantically coherent, and structurally consistent image generations. Our source code is available at https://github.com/jwonkm/DRF.
- Abstract（参考訳）: Ctrl-XやFreeControlのような制御可能なテキスト・トゥ・イメージ(T2I)拡散モデルの最近の進歩は、補助的なモジュール訓練を必要とせずに、堅牢な空間的および外観的制御を実証している。
しかしながら、これらのモデルは、しばしば空間構造を正確に保存するのに苦労し、オブジェクトのポーズやシーンレイアウトに関連するきめ細かい条件を捉えるのに失敗する。
これらの課題に対処するために、制御可能なT2Iモデルにおける制御条件を適切に反映する訓練不要なDual Recursive Feedback(DRF)システムを提案する。
提案したDSFは外観フィードバックと生成フィードバックからなり,中間潜伏者を再帰的に洗練し,その外観情報やユーザの意図をよりよく反映する。
この二重更新機構は、潜在表現を信頼できる多様体へ誘導し、構造的および外観的属性を効果的に統合する。
提案手法は,ヒトの運動をトラの形状に伝達するなど,クラス不変構造-外観融合の間でもきめ細かな生成を可能にする。
大規模な実験により,高品質でセマンティック・コヒーレントな画像生成手法の有効性が実証された。
ソースコードはhttps://github.com/jwonkm/DRF.comで公開されています。
関連論文リスト
- Edit2Perceive: Image Editing Diffusion Models Are Strong Dense Perceivers [55.15722080205737]
Edit2Perceiveは、深度、正規度、マッティングの編集モデルを適応させる統合拡散フレームワークである。
私たちの単一ステップの決定論的推論は、比較的小さなデータセットでトレーニングしながら、より高速なランタイムをもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-24T01:13:51Z) - Prompt-Guided Dual Latent Steering for Inversion Problems [16.58915166460579]
劣化した画像を拡散モデルの潜在空間に変換することは困難である。
イメージを1つの潜在ベクトルにエンコードする現在の手法は、構造的忠実度と意味論的精度のバランスをとるのに苦労している。
Prompt-Guided Dual Latent Steering (PDLS) はRectified Flowモデル上に構築された新しいフレームワークで,その安定な反転経路を実現する。
PDLSはインバージョンプロセスを、ソースの整合性を維持する構造経路と、プロンプトによって導かれる意味経路の2つの相補的なストリームに分解する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-23T04:11:06Z) - PromptEnhancer: A Simple Approach to Enhance Text-to-Image Models via Chain-of-Thought Prompt Rewriting [31.35160142315478]
本稿では,テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルのための新規で普遍的なプロンプト書き換えフレームワークであるPromptEnhancerを紹介する。
モデル固有の微調整やイメージ・リワードスコアのような暗黙の報酬信号に依存する従来の手法とは異なり、我々のフレームワークはリライターをジェネレータから切り離す。
Hunyuan Image 2.1モデルの実験では、PromptEnhancerは幅広い意味的および構成的課題において画像テキストアライメントを大幅に改善することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-04T16:46:10Z) - RichControl: Structure- and Appearance-Rich Training-Free Spatial Control for Text-to-Image Generation [16.038598998902767]
テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルでは,テキスト・プロンプトから高品質な画像を生成することに成功した。
本稿では,デノナイジングプロセスからインジェクションタイムステップを分離するフレキシブルな機能インジェクションフレームワークを提案する。
提案手法は,多種多様なゼロショット条件付きシナリオにおける最先端性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-03T16:56:15Z) - Create Anything Anywhere: Layout-Controllable Personalized Diffusion Model for Multiple Subjects [13.980211126764349]
LCP-Diffusionは、被写体識別をフレキシブルなレイアウトガイダンスと統合した新しいフレームワークである。
実験により、LCP拡散はアイデンティティ保存とレイアウト制御の両面で優れていることが確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-27T08:57:07Z) - Learning to Align and Refine: A Foundation-to-Diffusion Framework for Occlusion-Robust Two-Hand Reconstruction [50.952228546326516]
単眼画像からの両手再建は、複雑でダイナミックな手の位置が原因で、永続的な課題に直面している。
既存のアプローチはそのようなアライメントの問題に悩まされ、しばしば不整合と侵入の成果物をもたらす。
本稿では,視覚基礎モデルからの2次元事前ガイダンスを正確に整合させる2段階のファンデーション・ツー・ディフュージョンフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-22T14:42:27Z) - Towards Enhanced Image Generation Via Multi-modal Chain of Thought in Unified Generative Models [52.84391764467939]
統一生成モデルは、テキストおよび画像生成において顕著な性能を示した。
複雑な画像生成の課題に対処するために、思考の連鎖(CoT)を統一生成モデルに導入する。
実験により、FoXは様々なT2Iベンチマークで既存の統一モデルよりも一貫して優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-03T08:36:16Z) - Training-Free Layout-to-Image Generation with Marginal Attention Constraints [73.55660250459132]
トレーニング不要なレイアウト・トゥ・イメージ(L2I)アプローチを提案する。
具体的には、テキスト・ビジュアル・クロスアテンション・フィーチャーマップを用いて、生成された画像のレイアウトと提供された命令の不整合を定量化する。
自己アテンション特徴写像の画素間相関を利用して、交差アテンション写像を整列し、境界注意で制約された3つの損失関数を組み合わせ、潜時特徴を更新する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-15T05:44:45Z) - Referee Can Play: An Alternative Approach to Conditional Generation via
Model Inversion [35.21106030549071]
拡散確率モデル(DPM)はテキスト・画像生成タスクにおいて支配的な力である。
先進視覚言語モデル(VLM)の逆転手法として、最先端DPMの代替的視点を提案する。
差別的VLMを監督した画像を直接最適化することにより、提案手法はより優れたテキスト画像アライメントを実現することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T05:08:40Z) - R&B: Region and Boundary Aware Zero-shot Grounded Text-to-image
Generation [74.5598315066249]
拡散モデルを用いてゼロショット接地T2I生成を探索する。
本稿では,地域境界(R&B)を意識したクロスアテンションガイダンス手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-13T05:48:42Z) - DiffBIR: Towards Blind Image Restoration with Generative Diffusion Prior [70.46245698746874]
DiffBIRは、視覚の異なる画像復元タスクを処理できる一般的な修復パイプラインである。
DiffBIRは, ブラインド画像復元問題を, 1) 劣化除去: 画像に依存しない内容の除去; 2) 情報再生: 失われた画像内容の生成の2段階に分離する。
第1段階では, 修復モジュールを用いて劣化を除去し, 高忠実度復元結果を得る。
第2段階では、潜伏拡散モデルの生成能力を活用して現実的な詳細を生成するIRControlNetを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-29T07:11:52Z) - Controlling Text-to-Image Diffusion by Orthogonal Finetuning [74.21549380288631]
そこで本研究では,テキストから画像への拡散モデルを下流タスクに適用するための原理的な微調整手法であるorthogonal Finetuning(OFT)を提案する。
既存の方法とは異なり、OFTは単位超球上の対のニューロン関係を特徴付ける超球面エネルギーを確実に保存することができる。
我々のOFTフレームワークは、生成品質と収束速度において既存の手法よりも優れていることを実証的に示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-12T17:59:23Z) - Enhanced Controllability of Diffusion Models via Feature Disentanglement and Realism-Enhanced Sampling Methods [27.014858633903867]
拡散モデル(FDiff)の特徴分散のためのトレーニングフレームワークを提案する。
本稿では,拡散モデルの現実性を高め,制御性を高める2つのサンプリング手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-28T07:43:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。