論文の概要: Long-Text-to-Image Generation via Compositional Prompt Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18258v1
• Date: Mon, 20 Apr 2026 13:31:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.905055
• Title: Long-Text-to-Image Generation via Compositional Prompt Decomposition
• Title（参考訳）: 合成プロンプト分解による長文画像生成
• Authors: Jen-Yuan Huang, Tong Lin, Yilun Du,
• Abstract要約: 本稿では,PRISM(Prompt Refraction for Intricate Scene Modeling)を提案する。 PRISMは軽量モジュールを使用して、長いプロンプトから構成表現を抽出する。 我々は、PRISMを幅広いモデルアーキテクチャで評価し、同じトレーニングデータに基づいて微調整されたモデルに匹敵する性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.96103954009652
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While modern text-to-image (T2I) models excel at generating images from intricate prompts, they struggle to capture the key details when the inputs are descriptive paragraphs. This limitation stems from the prevalence of concise captions that shape their training distributions. Existing methods attempt to bridge this gap by either fine-tuning T2I models on long prompts, which generalizes poorly to longer lengths; or by projecting the oversize inputs into normal-prompt space and compromising fidelity. We propose Prompt Refraction for Intricate Scene Modeling (PRISM), a compositional approach that enables pre-trained T2I models to process long sequence inputs. PRISM uses a lightweight module to extract constituent representations from the long prompts. The T2I model makes independent noise predictions for each component, and their outputs are merged into a single denoising step using energy-based conjunction. We evaluate PRISM across a wide range of model architectures, showing comparable performances to models fine-tuned on the same training data. Furthermore, PRISM demonstrates superior generalization, outperforming baseline models by 7.4% on prompts over 500 tokens in a challenging public benchmark.
• Abstract（参考訳）: 最新のテキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルは複雑なプロンプトから画像を生成するのに優れているが、入力が記述的な段落である場合、重要な詳細を捉えるのに苦労する。 この制限は、トレーニング分布を形成する簡潔なキャプションの頻度に起因している。 既存の手法では、長いプロンプト上で微調整されたT2Iモデルによってこのギャップを埋めようとするが、これは長小から長大に一般化する。 Intricate Scene Modeling (PRISM) のための Prompt Refraction を提案する。 PRISMは軽量モジュールを使用して、長いプロンプトから構成表現を抽出する。 T2Iモデルは各コンポーネントに対して独立したノイズ予測を行い、その出力をエネルギーベース結合を用いて1つの認知ステップにマージする。 我々は、PRISMを幅広いモデルアーキテクチャで評価し、同じトレーニングデータに基づいて微調整されたモデルに匹敵する性能を示す。 さらに、PRISMはより優れた一般化を示し、挑戦的な公開ベンチマークにおいて500以上のトークンのプロンプトでベースラインモデルを7.4%上回る。

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