InstructPix2Pix Explained – Edit Images with Words!
StableDiffusionの魅力を伝える記事を書くライターとして、今回はInstructPix2Pixに焦点を当ててご紹介します。
InstructPix2Pixは、自然言語での指示を使用して画像を編集することができる革新的な技術です。このモデルを使用することで、例えば「サングラスを追加する」「夜の街で作成する」「レザージャケットを着せる」といった指示を元に、画像を簡単に編集することが可能です。手間のかかるPhotoshop作業よりも遥かに効率的で、素早くクリエイティブな画像編集が行えます。
InstructPix2Pixの論文やGitHubリポジトリ、Hugging Face上のモデルやデモスペースなどへのリンクも提供されており、興味深い情報が豊富に揃っています。特にPlaygroundAIというプラットフォームでは、さまざまな機能や活用方法が紹介されており、実際に手軽に試すことができます。
この革新的な技術は、デザイナーやクリエイターだけでなく一般ユーザーにも大きな魅力を持っています。自然言語での指示だけで画像編集が可能という点は非常に使いやすく便利です。是非一度InstructPix2Pixを体験してみてください。
Thanks for the great video! Question: At inference time, is z_t a randomly sampled vector or is it a diffused version of the input image?
Cause if it's the latter, then they're passing the original image information in 2 ways (the initial latent and the image conditioning)
Thanks for cool review. I got some question while reading paper,
I think this model can not only overall style transfer but also do localized object change. But there is no direct hint that this model can infer where to change on image like masking or swaping word attention map. I guess localizing ability of this model came from generated dataset (instructions for GPT and images from Prompt2Prompt) eventhough balancing guidance level might also affect. Whats your opinion about this?
Was hoping you'd cover this, great video!! Thanks
Love u bro, u will me me bilioner, greate fucking work !!!
Amazing!
Something I forgot to mention: They generated 100x more training data and filtered to pick the 'best' results for training! One way to try and improve the data quality I guess 🙂