論文の概要: Is This Loss Informative? Speeding Up Textual Inversion with Deterministic Objective Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04841v1
• Date: Thu, 9 Feb 2023 18:49:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-10 14:39:39.537771
• Title: Is This Loss Informative? Speeding Up Textual Inversion with Deterministic Objective Evaluation
• Title（参考訳）: この損失は有益ですか。 決定論的客観的評価によるテキストインバージョン高速化
• Authors: Anton Voronov, Mikhail Khoroshikh, Artem Babenko, Max Ryabinin
• Abstract要約: 新たな研究領域の1つは、より小さなデータセットや新しいビジュアル概念に大規模なテキスト・ツー・イメージ・モデルの迅速な適応である。 そこで本研究では,テキストのインバージョンを高速化するためのトレーニングダイナミクスについて検討する。 93概念に対する潜在拡散モデルと安定拡散モデルの両方に関する実験により,本手法の競合性能を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.913885593313267
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-image generation models represent the next step of evolution in image synthesis, offering natural means of flexible yet fine-grained control over the result. One emerging area of research is the rapid adaptation of large text-to-image models to smaller datasets or new visual concepts. However, the most efficient method of adaptation, called textual inversion, has a known limitation of long training time, which both restricts practical applications and increases the experiment time for research. In this work, we study the training dynamics of textual inversion, aiming to speed it up. We observe that most concepts are learned at early stages and do not improve in quality later, but standard model convergence metrics fail to indicate that. Instead, we propose a simple early stopping criterion that only requires computing the textual inversion loss on the same inputs for all training iterations. Our experiments on both Latent Diffusion and Stable Diffusion models for 93 concepts demonstrate the competitive performance of our method, speeding adaptation up to 15 times with no significant drops in quality.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ生成モデルは、画像合成における進化の次のステップであり、フレキシブルできめ細かな制御の自然な手段を提供する。 新たな研究領域の1つは、より小さなデータセットや新しい視覚概念に大規模なテキスト・イメージ・モデルの迅速な適応である。 しかし、テキスト・インバージョンと呼ばれる最も効率的な適応法は、実用的応用を制限し、研究のための実験時間を増大させる、長い訓練時間の既知の制限を有する。 本研究では,テキスト反転の学習ダイナミクスについて検討し,その高速化を目的とした。 ほとんどの概念は初期段階で学習され、その後の品質は向上しないが、標準的なモデル収束メトリクスはそれを示さない。 その代わり、我々は、すべてのトレーニングイテレーションで同じ入力でテキストの反転損失を計算するだけでよい単純な早期停止基準を提案します。 93概念の潜在拡散モデルと安定拡散モデルの両方について実験を行った結果,本手法の性能は最大15倍まで向上し,品質の低下はみられなかった。

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