論文の概要: Beyond Sliders: Mastering the Art of Diffusion-based Image Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11213v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 10:48:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.977187
• Title: Beyond Sliders: Mastering the Art of Diffusion-based Image Manipulation
• Title（参考訳）: Beyond Sliders:拡散に基づく画像操作の技術を習得する
• Authors: Yufei Tang, Daiheng Gao, Pingyu Wu, Wenbo Zhou, Bang Zhang, Weiming Zhang,
• Abstract要約: 我々は、高度な画像操作を容易にするために、GANと拡散モデルを統合する革新的なフレームワークであるBeyond Slidersを紹介する。 本手法は,テキストと視覚の両方を対角的に微妙なガイダンスにより精査し,画像品質とリアリズムを著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.87385838737413
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the realm of image generation, the quest for realism and customization has never been more pressing. While existing methods like concept sliders have made strides, they often falter when it comes to no-AIGC images, particularly images captured in real world settings. To bridge this gap, we introduce Beyond Sliders, an innovative framework that integrates GANs and diffusion models to facilitate sophisticated image manipulation across diverse image categories. Improved upon concept sliders, our method refines the image through fine grained guidance both textual and visual in an adversarial manner, leading to a marked enhancement in image quality and realism. Extensive experimental validation confirms the robustness and versatility of Beyond Sliders across a spectrum of applications.
• Abstract（参考訳）: 画像生成の領域では、リアリズムとカスタマイズの探求は決して迫られていない。 コンセプトスライダーのような既存の手法は進歩してきたが、AIGC画像、特に現実世界で撮影された画像に関しては、しばしば混乱する。 このギャップを埋めるために,GANと拡散モデルを統合する革新的なフレームワークであるBeyond Slidersを導入する。 提案手法は,概念スライダを改良し,テキストと視覚の両方を対角的にきめ細かなガイダンスによって画像を洗練し,画像品質とリアリズムを著しく向上させる。 広範囲にわたる実験的検証により、Beyond Slidersの堅牢性と汎用性は、幅広いアプリケーションにわたって確認されている。

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