論文の概要: Implementing and Experimenting with Diffusion Models for Text-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10948v1
• Date: Thu, 22 Sep 2022 12:03:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 13:00:30.333870
• Title: Implementing and Experimenting with Diffusion Models for Text-to-Image Generation
• Title（参考訳）: テキスト・画像生成のための拡散モデルの実装と実験
• Authors: Robin Zbinden
• Abstract要約: DALL-E 2 と Imagen という2つのモデルでは、画像の単純なテキスト記述から高画質の画像を生成できることが示されている。 テキスト・ツー・イメージのモデルは、トレーニングに必要な膨大な計算リソースと、インターネットから収集された巨大なデータセットを扱う必要がある。 この論文は、これらのモデルが使用するさまざまなアプローチとテクニックをレビューし、それから、テキスト・ツー・イメージ・モデルの独自の実装を提案することで貢献する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Taking advantage of the many recent advances in deep learning, text-to-image generative models currently have the merit of attracting the general public attention. Two of these models, DALL-E 2 and Imagen, have demonstrated that highly photorealistic images could be generated from a simple textual description of an image. Based on a novel approach for image generation called diffusion models, text-to-image models enable the production of many different types of high resolution images, where human imagination is the only limit. However, these models require exceptionally large amounts of computational resources to train, as well as handling huge datasets collected from the internet. In addition, neither the codebase nor the models have been released. It consequently prevents the AI community from experimenting with these cutting-edge models, making the reproduction of their results complicated, if not impossible. In this thesis, we aim to contribute by firstly reviewing the different approaches and techniques used by these models, and then by proposing our own implementation of a text-to-image model. Highly based on DALL-E 2, we introduce several slight modifications to tackle the high computational cost induced. We thus have the opportunity to experiment in order to understand what these models are capable of, especially in a low resource regime. In particular, we provide additional and analyses deeper than the ones performed by the authors of DALL-E 2, including ablation studies. Besides, diffusion models use so-called guidance methods to help the generating process. We introduce a new guidance method which can be used in conjunction with other guidance methods to improve image quality. Finally, the images generated by our model are of reasonably good quality, without having to sustain the significant training costs of state-of-the-art text-to-image models.
• Abstract（参考訳）: 近年の深層学習の進歩を生かして、現在、テキスト・ツー・イメージ生成モデルは一般大衆の注目を集めるメリットがある。 これらのモデルのうちの2つ、DALL-E 2 と Imagen は、画像の単純なテキスト記述から高写実性画像を生成することができることを示した。 拡散モデルと呼ばれる新しい画像生成手法に基づき、テキストから画像へのモデルは、人間の想像力が唯一の限界である多くの異なるタイプの高解像度画像を生成することができる。 しかし、これらのモデルはトレーニングするために必要な膨大な計算資源と、インターネットから収集した膨大なデータセットを扱う必要がある。 さらに、コードベースもモデルもリリースされていない。 その結果、AIコミュニティはこれらの最先端モデルを試すことができず、その結果の再現が複雑になるが不可能ではない。 この論文では、まずこれらのモデルが使用する様々なアプローチやテクニックをレビューし、それからテキスト・ツー・イメージ・モデルの独自の実装を提案する。 dall-e 2を高度に活用し, 計算コストの増大に対応するため, 若干の修正を行った。 したがって、これらのモデルに何ができるかを理解するために、特に低リソース体制で実験する機会があります。 特に, DALL-E 2 の著者が行ったものよりも, アブレーション研究を含む追加的および詳細な分析を行った。 さらに、拡散モデルでは、いわゆる誘導法を用いて生成プロセスを支援する。 画像品質を改善するために,他のガイダンス手法と併用して利用できる新しいガイダンス手法を提案する。 最後に、本モデルが生成する画像の品質は、最先端のテキスト対画像モデルの大幅なトレーニングコストを維持することなく、かなり良好である。

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