Diffusion Explainer: Visual Explanation for Text-to-image Stable Diffusion

要約

タイトル: Diffusion Explainer：Text-to-image Stable Diffusionの可視化説明
要約:
– Diffusion Explainerは、複雑な内部構造と操作により、非専門家が理解するのが困難な、拡散ベースの生成モデルがどのようにテキストプロンプトを画像に変換するかを説明する最初のインタラクティブな可視化ツールである。
– Diffusion Explainerは、Stable Diffusionの複雑なコンポーネントのビジュアル概要と、その基盤となる操作の詳細な説明を緊密に統合し、アニメーションとインタラクティブな要素を介して複数レベルの抽象化に流暢に移行できるようになっている。
– 関連する2つのテキストプロンプトによって導かれるイメージ表現の進化を比較することにより、ユーザーはプロンプトが画像生成に与える影響を発見することができる。
– Diffusion Explainerは、専用ハードウェアのインストールや必要なく、ユーザーのWebブラウザでローカルに実行されるため、現代のAI技術に対する一般向けの教育アクセスを拡大する。
– オープンソースのツールは、https://poloclub.github.io/diffusion-explainer/ で利用可能である。

要約(オリジナル)

Diffusion-based generative models’ impressive ability to create convincing images has captured global attention. However, their complex internal structures and operations often make them difficult for non-experts to understand. We present Diffusion Explainer, the first interactive visualization tool that explains how Stable Diffusion transforms text prompts into images. Diffusion Explainer tightly integrates a visual overview of Stable Diffusion’s complex components with detailed explanations of their underlying operations, enabling users to fluidly transition between multiple levels of abstraction through animations and interactive elements. By comparing the evolutions of image representations guided by two related text prompts over refinement timesteps, users can discover the impact of prompts on image generation. Diffusion Explainer runs locally in users’ web browsers without the need for installation or specialized hardware, broadening the public’s education access to modern AI techniques. Our open-sourced tool is available at: https://poloclub.github.io/diffusion-explainer/.

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提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI