論文の概要: DeCorStory: Gram-Schmidt Prompt Embedding Decorrelation for Consistent Storytelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01306v1
• Date: Sun, 01 Feb 2026 16:07:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.706784
• Title: DeCorStory: Gram-Schmidt Prompt Embedding Decorrelation for Consistent Storytelling
• Title（参考訳）: DeCorStory: 一貫性のあるストーリーテリングのためのデコレーションを組み込んだGram-Schmidt Prompt
• Authors: Ayushman Sarkar, Zhenyu Yu, Mohd Yamani Idna Idris,
• Abstract要約: DeCorStoryは、フレーム間のセマンティック干渉を減らす、トレーニング不要な推論時間フレームワークである。 フレームレベルのセマンティクスに即時埋め込みデコリレーションを適用し、続いて特異値の再重み付けを行い、プロンシブ固有情報を強化する。 実験は、迅速なイメージアライメント、アイデンティティの整合性、視覚的多様性において一貫した改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7683026013361776
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Maintaining visual and semantic consistency across frames is a key challenge in text-to-image storytelling. Existing training-free methods, such as One-Prompt-One-Story, concatenate all prompts into a single sequence, which often induces strong embedding correlation and leads to color leakage, background blending, and identity drift. We propose DeCorStory, a training-free inference-time framework that explicitly reduces inter-frame semantic interference. DeCorStory applies Gram-Schmidt prompt embedding decorrelation to orthogonalize frame-level semantics, followed by singular value reweighting to strengthen prompt-specific information and identity-preserving cross-attention to stabilize character identity during diffusion. The method requires no model modification or fine-tuning and can be seamlessly integrated into existing diffusion pipelines. Experiments demonstrate consistent improvements in prompt-image alignment, identity consistency, and visual diversity, achieving state-of-the-art performance among training-free baselines. Code is available at: https://github.com/YuZhenyuLindy/DeCorStory
• Abstract（参考訳）: フレーム間の視覚的および意味的な一貫性を維持することは、ストーリーテリングにおける重要な課題である。 One-Prompt-One-Storyのような既存のトレーニング不要のメソッドは、すべてのプロンプトを単一のシーケンスに結合し、強い埋め込み相関を誘導し、色漏れ、バックグラウンドブレンディング、アイデンティティドリフトを引き起こす。 DeCorStoryは、フレーム間のセマンティック干渉を明示的に低減する、トレーニング不要な推論時間フレームワークである。 DeCorStoryは、フレームレベルのセマンティクスを直交化するためにGram-Schmidtプロンプトデコリレーションを適用し、続いて特異値再重み付けを行い、プロンプト固有の情報を強化する。 この方法はモデル修正や微調整を必要とせず、既存の拡散パイプラインにシームレスに統合することができる。 実験では、即時アライメント、アイデンティティの整合性、視覚的多様性が一貫した改善を示し、トレーニング不要のベースライン間の最先端のパフォーマンスを実現している。 コードは、https://github.com/YuZhenyuLindy/DeCorStoryで入手できる。

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