FiVA: Новый Подход к Генерации Изображений с Учетом Тонких Визуальных Атрибутов

Недавние достижения в генерации текстов в изображения позволили создавать высококачественные изображения с разнообразными приложениями. Однако точно описать желаемые визуальные характеристики может быть сложно, особенно для непрофессионалов в области искусства и фотографии. Интуитивным решением является использование благоприятных характеристик из исходных изображений. Текущие методы пытаются извлечь индивидуальность и стиль из исходных изображений. Однако "стиль" является широким понятием, которое включает текстуру, цвет и художественные элементы, но не охватывает другие важные характеристики, такие как освещение и динамика. Более того, упрощенная адаптация "стиля" препятствует комбинированию нескольких характеристик из разных источников в одном сгенерированном изображении. В этой работе мы формулируем более эффективный подход к декомпозиции эстетики изображения на конкретные визуальные характеристики, позволяющий пользователям применять такие характеристики, как освещение, текстура и динамика из различных изображений. Для достижения этой цели мы, насколько нам известно, создали первый набор данных визуальных характеристик тонкой настройки (FiVA). Этот набор данных FiVA предлагает хорошо организованную таксономию визуальных характеристик и включает около 1 миллиона высококачественных сгенерированных изображений с аннотациями визуальных характеристик. Используя этот набор данных, мы предлагаем рамочную программу адаптации визуальных характеристик тонкой настройки (FiVA-Adapter), которая декомпозирует и адаптирует визуальные характеристики из одного или нескольких исходных изображений в сгенерированное. Этот подход усиливает удобную настройку, позволяя пользователям избирательно применять желаемые характеристики для создания изображений, которые соответствуют их уникальным предпочтениям и конкретным требованиям содержания.