Conceptos Básicos
本手法は、入力画像を意味的に意味のある画像要素に分割し、それらの要素を直接編集することで、写実的な画像を合成することができる。
Resumen
本研究では、入力画像を意味的に意味のある画素領域(画像要素)に分割し、それらの要素を直接編集することで、写実的な画像を合成する手法を提案している。具体的には以下のような特徴がある:
- 入力画像をセグメンテーションアルゴリズムを用いて、オブジェクトや素材の部分に相当する画像要素に分割する。
- 各画像要素の外観特徴とその位置・サイズ情報をエンコーダで抽出し、ユーザが直接編集できるようにする。
- 編集された画像要素を入力として、強力な拡散モデルのデコーダを用いて、写実的な出力画像を合成する。
このように、入力画像の内容を意味的に意味のある要素に分割し、それらを直接編集できるようにすることで、様々な画像編集操作(オブジェクトの移動・サイズ変更、除去、合成など)を実現している。従来の拡散モデルでは困難だった入力画像の編集が可能となり、高品質な出力が得られる。
Estadísticas
入力画像を256個の意味的に意味のある画像要素に分割している。
各画像要素は位置(x, y)とサイズ(w, h)の情報を持つ。
拡散モデルのデコーダは、編集された画像要素と入力テキストを条件として、写実的な出力画像を生成する。