論文の概要: Scalable Diffusion Models with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09748v1
• Date: Mon, 19 Dec 2022 18:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 15:37:19.566054
• Title: Scalable Diffusion Models with Transformers
• Title（参考訳）: トランスフォーマーを用いたスケーラブル拡散モデル
• Authors: William Peebles, Saining Xie
• Abstract要約: 画像の潜時拡散モデルを訓練し、一般的に使用されるU-Netバックボーンを潜時パッチで動作するトランスフォーマーに置き換える。 変換器の深さ/幅の増大や入力トークンの数の増加などにより、より高いGflopsを持つDiTは、一貫して低いFIDを持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.903245758902834
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We explore a new class of diffusion models based on the transformer architecture. We train latent diffusion models of images, replacing the commonly-used U-Net backbone with a transformer that operates on latent patches. We analyze the scalability of our Diffusion Transformers (DiTs) through the lens of forward pass complexity as measured by Gflops. We find that DiTs with higher Gflops -- through increased transformer depth/width or increased number of input tokens -- consistently have lower FID. In addition to possessing good scalability properties, our largest DiT-XL/2 models outperform all prior diffusion models on the class-conditional ImageNet 512x512 and 256x256 benchmarks, achieving a state-of-the-art FID of 2.27 on the latter.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,トランスアーキテクチャに基づく新しい拡散モデルについて検討する。 画像の潜時拡散モデルを訓練し、一般的に使用されるU-Netバックボーンを潜時パッチで動作するトランスフォーマーに置き換える。 我々はGflopsで測定した前方通過複雑性のレンズを通して拡散変換器(DiT)のスケーラビリティを解析する。 変換器の深さ/幅の増大や入力トークンの数の増加などにより、より高いGflopsを持つDiTは、一貫して低いFIDを持つ。 私たちの最大のdit-xl/2モデルは、優れたスケーラビリティ特性を持つだけでなく、クラス条件のimagenet 512x512と256x256ベンチマークのすべての以前の拡散モデルよりも優れています。

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