Core Concepts
拡散型画像合成モデルPARASOLは、コンテンツとファイングレインのビジュアルスタイルを独立して制御できる。
Abstract
本研究では、PARASOLと呼ばれる新しい画像合成モデルを提案している。PARASOLは、コンテンツとファイングレインのビジュアルスタイルを独立して制御できる多様な画像を生成することができる。
具体的には以下のような特徴がある:
画像のコンテンツとスタイルを独立して表現できる多様なエンコーダを使用している
コンテンツとスタイルの情報を統合するためのプロジェクターネットワークを導入している
各モダリティに特化したクラシファイアフリーガイダンスを用いて、コンテンツとスタイルの影響を個別に調整できる
逆拡散プロセスを利用して、コンテンツの詳細を保ちつつスタイルを変更できる
これらの特徴により、PARASOLは従来のテキストベースの条件付き生成モデルよりも細かなスタイル制御を実現できる。また、生成された画像を用いた検索アプリケーションなどにも活用できる。
Stats
拡散モデルの損失関数は、予測ノイズと真のノイズの2乗誤差を最小化する。
スタイルの損失関数は、生成画像のスタイル特徴とターゲットスタイルの特徴の2乗誤差を最小化する。
コンテンツの損失関数は、生成画像のコンテンツ特徴とターゲットコンテンツの特徴の2乗誤差を最小化する。
Quotes
"PARASOLは、コンテンツとスタイルを独立して制御できる多様な画像を生成することができる。"
"PARASOLは、従来のテキストベースの条件付き生成モデルよりも細かなスタイル制御を実現できる。"