論文の概要: Zero-Shot Text-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12092v1
• Date: Wed, 24 Feb 2021 06:42:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-25 22:52:06.767092
• Title: Zero-Shot Text-to-Image Generation
• Title（参考訳）: ゼロショットテキスト・画像生成
• Authors: Aditya Ramesh, Mikhail Pavlov, Gabriel Goh, Scott Gray, Chelsea Voss, Alec Radford, Mark Chen, Ilya Sutskever
• Abstract要約: テキストと画像トークンを単一のデータストリームとして自動回帰モデル化する変換器について述べる。 十分なデータとスケールで、ゼロショットで評価した場合、従来のドメイン固有モデルと競合するアプローチです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.135825501365007
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-to-image generation has traditionally focused on finding better modeling assumptions for training on a fixed dataset. These assumptions might involve complex architectures, auxiliary losses, or side information such as object part labels or segmentation masks supplied during training. We describe a simple approach for this task based on a transformer that autoregressively models the text and image tokens as a single stream of data. With sufficient data and scale, our approach is competitive with previous domain-specific models when evaluated in a zero-shot fashion.
• Abstract（参考訳）: テキストからイメージへの生成は、伝統的に、固定データセット上のトレーニングのためのより良いモデリング仮定を見つけることに集中してきた。 これらの仮定は、複雑なアーキテクチャ、補助損失、訓練中に提供されるオブジェクト部分ラベルやセグメンテーションマスクなどのサイド情報を含むかもしれない。 本稿では,テキストと画像トークンを単一のデータストリームとして自動回帰モデル化するトランスフォーマーに基づく,このタスクのための簡単なアプローチについて述べる。 十分なデータとスケールで、ゼロショットで評価した場合、従来のドメイン固有モデルと競合するアプローチです。

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