論文の概要: Penalizing Boundary Activation for Object Completeness in Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16968v1
• Date: Sun, 21 Sep 2025 07:58:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.058184
• Title: Penalizing Boundary Activation for Object Completeness in Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルにおける物体完全性に対するペナライズ境界活性化
• Authors: Haoyang Xu, Tianhao Zhao, Sibei Yang, Yutian Li,
• Abstract要約: 拡散モデルはテキスト・トゥ・イメージ(T2I)生成の強力な技術として登場した。 本研究では,不完全性の問題を詳細に解析し,不完全オブジェクト生成の要因はモデルトレーニングにおけるRandomCropの利用であることを示す。 本稿では,初期認知段階において,画像境界におけるアクティベーション値をペナライズする学習自由解を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.66987601808277
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have emerged as a powerful technique for text-to-image (T2I) generation, creating high-quality, diverse images across various domains. However, a common limitation in these models is the incomplete display of objects, where fragments or missing parts undermine the model's performance in downstream applications. In this study, we conduct an in-depth analysis of the incompleteness issue and reveal that the primary factor behind incomplete object generation is the usage of RandomCrop during model training. This widely used data augmentation method, though enhances model generalization ability, disrupts object continuity during training. To address this, we propose a training-free solution that penalizes activation values at image boundaries during the early denoising steps. Our method is easily applicable to pre-trained Stable Diffusion models with minimal modifications and negligible computational overhead. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our method, showing substantial improvements in object integrity and image quality.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルはテキスト・ツー・イメージ(T2I)生成の強力な技術として登場し、様々な領域にわたる高品質で多様な画像を生成する。 しかし、これらのモデルで共通する制限はオブジェクトの不完全な表示であり、ダウンストリームアプリケーションではフラグメントや欠落部分がモデルの性能を損なう。 本研究では,不完全性の問題を詳細に解析し,不完全オブジェクト生成の要因はモデルトレーニングにおけるRandomCropの利用であることを示す。 このデータ拡張法は、モデル一般化能力を高めるが、訓練中にオブジェクトの連続性を損なう。 そこで本研究では,初期段階における画像境界におけるアクティベーション値をペナライズする学習自由解を提案する。 本手法は,最小限の修正と無視可能な計算オーバーヘッドを有する事前学習型安定拡散モデルに適用可能である。 広範囲な実験により,本手法の有効性が示され,オブジェクトの完全性や画質が大幅に向上した。

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