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- Dynamic Typography: Bringing Text to Life via Video Diffusion Prior [73.7]
動的タイポグラフィー(Dynamic Typography)と呼ばれる自動テキストアニメーション方式を提案する。 意味的意味を伝えるために文字を変形させ、ユーザプロンプトに基づいて活気ある動きを注入する。 本手法は,ベクトルグラフィックス表現とエンドツーエンド最適化に基づくフレームワークを利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Apr 2024 06:06:29 GMT)
- デモが非常にかっこいいDynamic Typography生成手法の提案。入力文字のベジェ曲線の制御点とベクトルグラフィクス（SVG）を連動させるアプローチでこちらも興味深い。
- 🪄 animate your word! (animate-your-word.github.io)
- UniHuman: A Unified Model for Editing Human Images in the Wild [52.4]
実環境における画像編集の複数の側面に対処する統一モデルUniHumanを提案する。 モデルの生成品質と一般化能力を向上させるために,人間の視覚エンコーダからのガイダンスを利用する。 ユーザスタディでは、UniHumanは平均して77%のケースでユーザに好まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Dec 2023 05:00:30 GMT)
- 人間の画像を編集するためのモデルの提案、Adobeがかかわっており、「 we curated 400K high-quality image-text pairs for training and collected 2K human image pairs for out-of-domain testing.」はさすが。
- PIA: Your Personalized Image Animator via Plug-and-Play Modules in Text-to-Image Models [15.7]
PIAは、条件画像との整合性、テキストによる動作制御性、および特定のチューニングなしで様々なパーソナライズされたT2Iモデルとの互換性に優れる。 PIAのキーコンポーネントは条件モジュールの導入であり、入力として条件フレームとフレーム間の親和性を利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Dec 2023 15:51:12 GMT)
- 入力画像＋テキストからのアニメーション生成。アニメ中の破綻が少ない。
- リポジトリはPIA: Personalized Image Animator (pi-animator.github.io)、デモもある。
- Holistic Evaluation of Text-To-Image Models [153.5]
我々はテキスト・ツー・イメージ・モデル(HEIM)の全体的評価という新しいベンチマークを導入する。 テキスト・イメージ・アライメント、画像品質、美学、独創性、推論、知識、バイアス、毒性、公正性、堅牢性、多言語性、効率性を含む12の側面を識別する。 以上の結果から,異なるモデルが異なる強みを示すことにより,すべての面において単一のモデルが優れているものはないことが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:00:56 GMT)
- 「text-image alignment, image quality, aesthetics, originality, reasoning, knowledge, bias, toxicity, fairness, robustness, multilinguality, and efficiency」と12の側面での画像生成AIの評価。結果は「Overall, DALL-E 2 appears to be a versatile performer across human metrics.However, no single model emerges as the top performer in all aspects.」とのこと。
- リポジトリはGitHub – stanford-crfm/helm: Holistic Evaluation of Language Models (HELM), a framework to increase the transparency of language models (https://arxiv.org/abs/2211.09110).、Holistic Evaluation of Text-To-Image Models (HEIM) (stanford.edu)
- LayoutLLM-T2I: Eliciting Layout Guidance from LLM for Text-to-Image Generation [112.3]
レイアウト計画と画像生成を実現するための粗大なパラダイムを提案する。 提案手法は,レイアウトと画像生成の両面で最先端のモデルより優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Aug 2023 17:45:04 GMT)
- LLMを通してテキストからレイアウト情報を推測し、画像生成する手法の提案。
- プロジェクトサイトはLayoutLLM-T2I
- Scaling up GANs for Text-to-Image Synthesis [59.5]
テキストから画像への合成が最近成功したことで、世界は嵐にさらされ、一般大衆の想像力を捉えた。 技術的な観点から言えば、生成的イメージモデルを設計するために好まれるアーキテクチャが劇的に変化した。GANはかつて、StyleGANのようなテクニックを使って、事実上の選択肢でした。 DALL-E 2では、自動回帰モデルと拡散モデルが大規模生成モデルの新たな標準となった。 我々は,この限界を超える新しいGANアーキテクチャであるGigaGANを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Mar 2023 18:59:47 GMT)
- Stable Diffusionを超える（低いFID）性能のGANアーキテクチャのモデル。プロジェクトサイトを見る限り品質が高く、そして動作が高速。
- リポジトリはGigaGAN: Scaling up GANs for Text-to-Image Synthesis (mingukkang.github.io)