論文の概要: ERNIE-ViLG 2.0: Improving Text-to-Image Diffusion Model with Knowledge-Enhanced Mixture-of-Denoising-Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15257v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 08:21:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 12:53:54.611726
• Title: ERNIE-ViLG 2.0: Improving Text-to-Image Diffusion Model with Knowledge-Enhanced Mixture-of-Denoising-Experts
• Title（参考訳）: ERNIE-ViLG 2.0:知識強化型混合型画像拡散モデルの改良
• Authors: Zhida Feng, Zhenyu Zhang, Xintong Yu, Yewei Fang, Lanxin Li, Xuyi Chen, Yuxiang Lu, Jiaxiang Liu, Weichong Yin, Shikun Feng, Yu Sun, Hao Tian, Hua Wu, Haifeng Wang
• Abstract要約: ERNIE-ViLG 2.0は中国の大規模なテキスト・画像拡散モデルである。 シーン内の重要な要素について、きめ細かいテキストと視覚的な知識が組み込まれている。 画像の忠実度や画像テキストのアライメントという点で、最近のモデルよりも大幅に優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.10997747181756
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent progress in diffusion models has revolutionized the popular technology of text-to-image generation. While existing approaches could produce photorealistic high-resolution images with text conditions, there are still several open problems to be solved, which limits the further improvement of image fidelity and text relevancy. In this paper, we propose ERNIE-ViLG 2.0, a large-scale Chinese text-to-image diffusion model, which progressively upgrades the quality of generated images~by: (1) incorporating fine-grained textual and visual knowledge of key elements in the scene, and (2) utilizing different denoising experts at different denoising stages. With the proposed mechanisms, ERNIE-ViLG 2.0 not only achieves the state-of-the-art on MS-COCO with zero-shot FID score of 6.75, but also significantly outperforms recent models in terms of image fidelity and image-text alignment, with side-by-side human evaluation on the bilingual prompt set ViLG-300.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルの最近の進歩は、テキスト・画像生成の一般的な技術に革命をもたらした。 既存のアプローチでは、テキスト条件でフォトリアリスティックな高解像度画像を生成することができるが、解決すべき未解決の問題がいくつかあるため、画像の忠実度とテキスト関連性のさらなる改善が制限されている。 本稿では,(1)シーンにおける重要要素の細かなテキスト的,視覚的な知識を取り入れること,(2)異なる弁別段階における異なる弁別専門家の活用などにより,生成画像の品質を段階的に向上させる,中国の大規模テキスト間拡散モデルであるernie-vilg 2.0を提案する。 提案したメカニズムにより,ERNIE-ViLG 2.0 はゼロショット FID スコア 6.75 の MS-COCO 上での最先端を達成できるだけでなく,画像の忠実度や画像テキストのアライメントにおいて,バイリンガルプロンプトセット ViLG-300 を並べて評価することで,最近のモデルよりも大幅に優れていた。

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