論文の概要: Proportion and Perspective Control for Flow-Based Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21763v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 13:34:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-03 05:35:45.956405
• Title: Proportion and Perspective Control for Flow-Based Image Generation
• Title（参考訳）: フローベース画像生成のためのプロポーションとパースペクティブ制御
• Authors: Julien Boudier, Hugo Caselles-Dupré,
• Abstract要約: 芸術的制御に特化した2つの制御ネットを導入・評価する。 パーセンテージコントロールネットは、オブジェクトの位置とスケールを決定するためにバウンディングボックスを使用し、パーセンテージコントロールネットは、シーンの3D幾何学を制御するために、消滅するラインを使用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9336815376402718
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While modern text-to-image diffusion models generate high-fidelity images, they offer limited control over the spatial and geometric structure of the output. To address this, we introduce and evaluate two ControlNets specialized for artistic control: (1) a proportion ControlNet that uses bounding boxes to dictate the position and scale of objects, and (2) a perspective ControlNet that employs vanishing lines to control the 3D geometry of the scene. We support the training of these modules with data pipelines that leverage vision-language models for annotation and specialized algorithms for conditioning image synthesis. Our experiments demonstrate that both modules provide effective control but exhibit limitations with complex constraints. Both models are released on HuggingFace: https://huggingface.co/obvious-research
• Abstract（参考訳）: 現代のテキスト・画像拡散モデルは高忠実度画像を生成するが、出力の空間的・幾何学的構造を限定的に制御できる。 そこで我々は,物体の位置と規模を決定するために境界ボックスを使用する制御ネットと,シーンの3次元形状を制御するために消滅線を利用する視点制御ネットという,芸術的制御に特化した2つの制御ネットを紹介し,評価する。 我々は、アノテーションのための視覚言語モデルと条件付き画像合成のための特殊なアルゴリズムを利用するデータパイプラインによるこれらのモジュールのトレーニングをサポートする。 実験では, 両モジュールが効率的な制御を行うが, 複雑な制約を伴って制限を示すことを示した。 HuggingFace: https://huggingface.co/obvious-Research

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