FABRIC: Personalizing Diffusion Models with Iterative Feedback, Dimitri von Rütte+, N/A, arXiv'23

[AkihikoWatanabe]

URL

• https://arxiv.org/abs/2307.10159

  Affiliations

  • Dimitri von Rütte, N/A
  • Elisabetta Fedele, N/A
  • Jonathan Thomm, N/A
  • Lukas Wolf, N/A

    Abstract

  • In an era where visual content generation is increasingly driven by machinelearning, the integration of human feedback into generative models presentssignificant opportunities for enhancing user experience and output quality.This study explores strategies for incorporating iterative human feedback intothe generative process of diffusion-based text-to-image models. We proposeFABRIC, a training-free approach applicable to a wide range of populardiffusion models, which exploits the self-attention layer present in the mostwidely used architectures to condition the diffusion process on a set offeedback images. To ensure a rigorous assessment of our approach, we introducea comprehensive evaluation methodology, offering a robust mechanism to quantifythe performance of generative visual models that integrate human feedback. Weshow that generation results improve over multiple rounds of iterative feedbackthrough exhaustive analysis, implicitly optimizing arbitrary user preferences.The potential applications of these findings extend to fields such aspersonalized content creation and customization.

    Translation (by gpt-3.5-turbo)

• 機械学習によってますます推進される視覚コンテンツ生成の時代において、人間のフィードバックを生成モデルに統合することは、ユーザーエクスペリエンスと出力品質を向上させるための重要な機会を提供します。 本研究では、拡散ベースのテキストから画像への変換モデルの生成プロセスに反復的な人間のフィードバックを組み込む戦略を探求します。 我々は、広く使用されているアーキテクチャに存在する自己注意層を利用して、トレーニングフリーなアプローチであるFABRICを提案します。 FABRICは、一連のフィードバック画像を用いて拡散プロセスを条件付けることができるため、さまざまな人気のある拡散モデルに適用可能です。 また、我々のアプローチの厳密な評価を確保するために、包括的な評価方法を導入し、人間のフィードバックを統合した生成ビジュアルモデルのパフォーマンスを定量化するための堅牢なメカニズムを提供します。 徹底的な分析により、反復的なフィードバックの複数のラウンドを通じて生成結果が改善され、任意のユーザーの好みが暗黙的に最適化されることを示します。 これらの知見の潜在的な応用範囲は、個別化されたコンテンツ作成やカスタマイズなどの領域に広がります。

  Summary (by gpt-3.5-turbo)

• 本研究では、拡散ベースのテキストから画像への変換モデルに人間のフィードバックを組み込む戦略を提案する。自己注意層を利用したトレーニングフリーなアプローチであるFABRICを提案し、さまざまな拡散モデルに適用可能であることを示す。また、包括的な評価方法を導入し、人間のフィードバックを統合した生成ビジュアルモデルのパフォーマンスを定量化するための堅牢なメカニズムを提供する。徹底的な分析により、反復的なフィードバックの複数のラウンドを通じて生成結果が改善されることを示す。これにより、個別化されたコンテンツ作成やカスタマイズなどの領域に応用が可能となる。

[AkihikoWatanabe]

upvote downvoteをフィードバックし、iterativeなmannerでDiffusionモデルの生成結果を改善できる手法。多くのDiffusion based Modelに対して適用可能 デモ: https://huggingface.co/spaces/dvruette/fabric