論文の概要: Adaptive Auxiliary Prompt Blending for Target-Faithful Diffusion Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19158v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 17:12:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:06.291567
• Title: Adaptive Auxiliary Prompt Blending for Target-Faithful Diffusion Generation
• Title（参考訳）: ターゲット型拡散生成のための適応補助プロンプトブレンド
• Abstract要約: 低密度領域における拡散過程を安定化させるために, 適応補助プロンプトブレンディング (AAPB) を導入する。 AAPBは、まれな概念生成におけるセマンティックサポートと、画像編集における構造的サポートを提供する。 RareBenchとFlowEditのデータセットに一貫した改善を実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.826122099204317
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion-based text-to-image (T2I) models have made remarkable progress in generating photorealistic and semantically rich images. However, when the target concepts lie in low-density regions of the training distribution, these models often produce semantically misaligned or structurally inconsistent results. This limitation arises from the long-tailed nature of text-image datasets, where rare concepts or editing instructions are underrepresented. To address this, we introduce Adaptive Auxiliary Prompt Blending (AAPB) - a unified framework that stabilizes the diffusion process in low-density regions. AAPB leverages auxiliary anchor prompts to provide semantic support in rare concept generation and structural support in image editing, ensuring faithful guidance toward the target prompt. Unlike prior heuristic prompt alternation methods, AAPB derives a closed-form adaptive coefficient that optimally balances the influence between the auxiliary anchor and the target prompt at each diffusion step. Grounded in Tweedie's identity, our formulation provides a principled and training-free framework for adaptive prompt blending, ensuring stable and target-faithful generation. We demonstrate the effectiveness of adaptive interpolation over fixed interpolation through controlled experiments and empirically show consistent improvements on the RareBench and FlowEdit datasets, achieving superior semantic accuracy and structural fidelity compared to prior training-free baselines.
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づくテキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルは、フォトリアリスティックでセマンティックにリッチな画像の生成において顕著な進歩を遂げている。 しかし、目標概念がトレーニング分布の低密度領域にある場合、これらのモデルは意味的に不一致あるいは構造的に矛盾する結果をもたらすことが多い。 この制限は、まれな概念や編集命令が不足しているテキストイメージデータセットの長い尾を持つ性質から生じる。 そこで我々は,低密度領域における拡散過程を安定化させる統一フレームワークであるAdaptive Auxiliary Prompt Blending (AAPB)を導入する。 AAPBは補助アンカープロンプトを利用して、まれな概念生成におけるセマンティックサポートと、画像編集における構造的サポートを提供し、ターゲットプロンプトに対する忠実なガイダンスを保証する。 事前のヒューリスティックなプロンプト変更法とは異なり、AAPBは各拡散ステップにおける補助アンカーとターゲットプロンプトの間の影響を最適にバランスする閉形式適応係数を導出する。 ツイーディのアイデンティティを基盤として、我々の定式化は、適応的な迅速なブレンディング、安定かつ目標忠実な生成を保証するための原則的でトレーニングなしのフレームワークを提供する。 制御実験による固定補間に対する適応補間の有効性を実証し,RareBenchおよびFlowEditデータセットにおける一貫した改善を実証的に示す。

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