「P+にお会いしましょう：テキストから画像生成における拡張テキスト反転のための豊かな埋め込み空間」
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テキストから画像の合成は、テキストのプロンプト記述から現実的な画像を生成するプロセスを指します。この技術は、人工知能（AI）の分野での生成モデルの一部であり、近年ますます注目を集めています。
テキストから画像生成は、ニューラルネットワークが人間の言語を視覚的な表現に解釈し、様々な合成組み合わせを可能にすることを目指しています。さらに、教示されない限り、生成ネットワークは同じテキストの説明に対して複数の異なる画像を出力します。これは、新しいアイデアを収集したり、インターネット上で見つけることができない正確なビジョンを表現するのに非常に役立ちます。
この技術は、仮想現実や拡張現実、デジタルマーケティング、エンターテイメントなど、さまざまな分野での応用が可能です。
最も採用されているテキストから画像生成ネットワークの中には、拡散モデルがあります。
テキストから画像の拡散モデルは、テキストの入力に応じてノイズ分布を反復的に洗練させることによって画像を生成します。与えられたテキストの説明を潜在ベクトルにエンコードし、ノイズ分布を拡散プロセスを使用して反復的に洗練します。このプロセスにより、入力テキストに一致する高解像度で多様な画像が生成されます。これは、入力テキストの視覚的特徴をキャプチャし組み込むU-netアーキテクチャを介して実現されます。
これらのモデルの条件付け空間は、言語モデルのトークン埋め込み空間によって定義されるP空間と呼ばれます。基本的に、Pはテキストの条件付け空間を表し、テキストエンコーダを通過した入力インスタンス「p」が合成中のU-netのすべてのアテンション層に注入されます。
次に、denoising diffusionモデルのテキスト条件付けメカニズムの概要を以下に示します。
このプロセスにより、U-netアーキテクチャには1つのインスタンス「p」しか供給されないため、エンコードされたテキスト上の解体と制御が制限されます。
そのため、著者らはP+という新しいテキスト条件付け空間を紹介しています。
この空間には、異なるレイヤーごとに注入される複数のテキスト条件が含まれます。これにより、P+はより高い表現力と解体能力を保証し、合成された画像のより良い制御を提供します。著者によれば、U-netの異なるレイヤーは合成された画像の属性に対して異なる程度の制御を持っています。特に、粗いレイヤーは主に画像の構造に影響を与え、細かいレイヤーは主に外観に影響を与えます。
P+空間を紹介した後、著者らはExtended Textual Inversion（XTI）という関連プロセスを紹介しています。これは、クラシックなTextual Inversion（TI）の再検討版であり、少数の入力画像で表される特定の概念を専用のトークンとして表現するモデルの学習プロセスです。XTIでは、入力画像をレイヤーごとに異なるトークン埋め込みのセットに反転させることが目標です。
これら2つの違いを明確にするために、2つのレイヤーからなるU-netに「緑のトカゲ」の写真を入力すると想像してみてください。TIの目標は、出力で「緑のトカゲ」を得ることです。一方、XTIでは、この場合は「緑」と「トカゲ」という異なるインスタンスが出力される必要があります。
著者らの研究では、P+における拡張された反転プロセスがTIよりも表現力と正確さがあり、さらに高速であることが証明されています。
さらに、P+における解体能力の向上により、オブジェクトスタイルのミキシングなど、テキストから画像の生成を介したミキシングが可能になります。
以下に、先述の研究からの例を示します。
これが、拡張テキスト反転のための豊かなテキスト条件付け空間であるP+の概要です。
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