ホッピングマスクを利用したStableDiﬀusionModelによる連続画像生成

StableDiﬀusionModel(SDM)のオープンソース化に伴い，大規模画像生成モデル，特にtext-to-imageモデルが話題になっている．既存研究では拡散モデルを改善し，制御可能な画像生成や画像編集を目指している．これらの方法はいずれも有効だが，使われるプロンプトに対する制約が大きく，編集した画像の構成を変えられないなどの欠点が存在する．それに加え，従来のSDMは，生成した画像の表現力が足りず，しばしば品質の低い画像が出力されるなどの問題点を抱えている．これらを踏まえて，本研究では再学習を必要とせず，連続的に生成される画像間の相関性を改善し，画質や表現力を向上させる手法を提案する1）．