拡散モデルによる構造化パターン展開

[fulfulggg]

タイトル: 拡散モデルによる構造化パターン展開

リンク: https://arxiv.org/abs/2411.08930

概要:

拡散モデルの近年の進歩により、素材、テクスチャ、3D形状の合成は大幅に改善されました。テキストや画像でこれらのモデルを条件付けることで、ユーザーは生成をガイドし、デジタルアセットの作成時間を短縮できます。本論文では、構造化された定常パターンの合成に着目します。この分野では、拡散モデルは一般的に信頼性が低く、さらに重要なことに、制御性が低いという課題があります。

私たちのアプローチは、パターン領域向けに特別に調整された拡散モデルの生成能力を活用します。入力の構造とディテールを維持しながら、部分的に手書きされたパターンをより大きなデザインに拡張することで、ユーザーは合成を直接制御できます。パターンの品質を向上させるために、低ランク適応（LoRA）を使用して構造化パターンで画像事前学習済み拡散モデルを微調整し、タイリング性を確保するためにノイズローリング技術を適用し、大規模アセットの生成を容易にするためにパッチベースのアプローチを採用します。

包括的な実験を通して、私たちの手法の有効性を実証します。ユーザー入力に直接応答する、多様で一貫性のあるパターンの生成において、既存のモデルを凌駕することを示します。

[fulfulggg]

@yukihiko-fuyuki が以下のラベルを提案し、適用しました：

• diffusion-models
• image-generation
• generative-models

[fulfulggg]

論文要約

論文要約:

この論文は、拡散モデルを使って、タイルのように繰り返し並べられる構造化パターンをより良く生成する方法を提案しています。

• 課題: 既存の拡散モデルでは、複雑なパターンを綺麗に繰り返すのが難しく、ユーザーが思い通りに制御することも難しい。
• 提案手法: 画像生成に強い既存の拡散モデルを、パターン生成用に特化させて改良。具体的には下記3つの技術を採用。
  • 低ランク適応 (LoRA): パターンの構造を学習しやすく、高品質なパターンを生成できるようにモデルを微調整。
  • ノイズローリング: パターンの繰り返しが繋ぎ目なく自然になるように調整。
  • パッチベースアプローチ: 大きなパターンも効率的に生成できるように分割して処理。
• 利点: ユーザーが描いたパターンの断片を入力として与えることで、その断片を元に大きなパターンを自動生成できる。 既存の手法よりも、ユーザーの意図を反映した多様で、かつ規則的に繰り返される美しいパターンを作成可能。

簡単に言うと、この論文はAIを使って、壁紙やテキスタイルのデザインのような繰り返しパターンを、より簡単に、より綺麗に作れるようにする技術を提案しています。