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DreamStory présente un cadre de visualisation d'histoires ouvert s'appuyant sur un modèle de langage à grande échelle (LLM) et un modèle innovant de diffusion de cohérence multi-sujets (MSD). Le LLM génère des incitations descriptives pour les sujets et les scènes pertinents pour l'histoire et annote les sujets de chaque scène afin de garantir une génération cohérente de sujets. Le MSD utilise les descriptions détaillées des sujets générées par le LLM pour créer des portraits de sujets et utilise ces portraits et les informations textuelles correspondantes comme ancres multimodales (guides). Le MSD garantit la cohérence visuelle et sémantique avec les images et le texte de référence, notamment les modules d'auto-attention mutuelle masquée (MMSA) et d'attention croisée mutuelle masquée (MMCA), et utilise un mécanisme de masquage pour éviter le mélange des sujets. Cette étude a établi le référentiel DS-500 pour l'évaluation des performances et a vérifié l'efficacité de DreamStory par des évaluations subjectives et objectives.
Takeaways, Limitations_
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Takeaways:
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Un nouveau cadre de visualisation d'histoire combinant LLM et MSD est présenté.
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Créer des images efficaces qui maintiennent une cohérence multi-sujets
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Introduction d'un nouveau benchmark DS-500 pour évaluer les performances de visualisation des histoires
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Valider l’efficacité de DreamStory par des évaluations subjectives et objectives.
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Limitations:
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur l’échelle et la diversité de l’indice de référence DS-500.
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Il est nécessaire d'améliorer les performances de visualisation pour les histoires complexes ou ambiguës
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Une évaluation des performances de généralisation est nécessaire pour diverses histoires du monde réel.
