Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

Editable Noise Map Inversion: Encoding Target-image into Noise For High-Fidelity Image Manipulation

Created by
  • Haebom

作者

ミンギュカン、ヨンスクチョイ

概要

本論文は、テキスト画像拡散モデルの画像編集能力を向上させるために、ソース画像を編集可能なノイズマップに変換する新しい技術であるENM Inversionを提案する。既存のインバージョン方式がテキストプロンプトの正確性を確保するのが困難であるという問題を解決するために、ENM Inversionはコンテンツの保存と編集可能性の両方を保証する最適なノイズマップを探索します。この技法は、再構成された画像と編集された画像との間の差を最小限に抑えて所望の編集を実行し、画像およびビデオ編集作業における従来の方法よりも優れた性能を示す。

Takeaways、Limitations

•
Takeaways：
◦
テキストプロンプトでより忠実な画像編集の可能性を提供します。
◦
画像内容の保存と編集のバランスを効果的に達成。
◦
さまざまな画像編集作業における従来の方法と比較してパフォーマンスが向上しました。
◦
ビデオ編集に適用することで、フレーム間の一貫性を維持し、コンテンツを操作できます。
•
Limitations:
◦
論文に具体的なLimitations言及なし。
👍
Made with Slashpage