論文の概要: MaskAttn-SDXL: Controllable Region-Level Text-To-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15357v1
• Date: Thu, 18 Sep 2025 18:57:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-22 18:18:10.873238
• Title: MaskAttn-SDXL: Controllable Region-Level Text-To-Image Generation
• Title（参考訳）: MaskAttn-SDXL:制御可能な領域レベルテキスト・画像生成
• Authors: Yu Chang, Jiahao Chen, Anzhe Cheng, Paul Bogdan,
• Abstract要約: 安定拡散XL(SDXL)のUNetのクロスアテンションロジットに適用した領域レベルのゲーティング機構であるMaskAttn-SDXLを提案する。 MaskAttn-SDXLは、層ごとのバイナリマスクを学習し、トークン間相互作用をスパシフィケートするために、ソフトマックスの前に各アテンションロジットマップにそれを注入する。 画像の質と多様性を保ちながら,マルチオブジェクトプロンプトにおける空間コンプライアンスと属性バインディングを改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.894281690166418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-to-image diffusion models achieve impressive realism but often suffer from compositional failures on prompts with multiple objects, attributes, and spatial relations, resulting in cross-token interference where entities entangle, attributes mix across objects, and spatial cues are violated. To address these failures, we propose MaskAttn-SDXL,a region-level gating mechanism applied to the cross-attention logits of Stable Diffusion XL(SDXL)'s UNet. MaskAttn-SDXL learns a binary mask per layer, injecting it into each cross-attention logit map before softmax to sparsify token-to-latent interactions so that only semantically relevant connections remain active. The method requires no positional encodings, auxiliary tokens, or external region masks, and preserves the original inference path with negligible overhead. In practice, our model improves spatial compliance and attribute binding in multi-object prompts while preserving overall image quality and diversity. These findings demonstrate that logit-level maksed cross-attention is an data-efficient primitve for enforcing compositional control, and our method thus serves as a practical extension for spatial control in text-to-image generation.
• Abstract（参考訳）: テキストと画像の拡散モデルは印象的なリアリズムを実現するが、しばしば複数のオブジェクト、属性、空間的関係を持つプロンプトに対する構成上の失敗に悩まされる。 これらの障害に対処するために,安定拡散XL(SDXL)のUNetのクロスアテンションロジットに適用した領域レベルのゲーティング機構であるMaskAttn-SDXLを提案する。 MaskAttn-SDXLは、層ごとのバイナリマスクを学習し、それをソフトマックスの前に各クロスアテンションロジットマップに注入し、トークン間相互作用をスパシフィケートし、意味的に関係のある接続のみがアクティブになるようにする。 この方法は、位置エンコーディング、補助トークン、または外部領域マスクを必要とせず、元の推論パスを無視可能なオーバーヘッドで保存する。 実際のモデルでは、画像の質と多様性を保ちながら、マルチオブジェクトプロンプトにおける空間コンプライアンスと属性バインディングを改善している。 以上の結果から,ロジットレベルのマスド・クロスアテンションは構成制御を行うためのデータ効率の高いプライマリトベであり,本手法はテキスト・画像生成における空間制御の実践的拡張として機能することがわかった。

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