論文の概要: One Transformer Fits All Distributions in Multi-Modal Diffusion at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06555v1
• Date: Sun, 12 Mar 2023 03:38:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 18:12:54.692402
• Title: One Transformer Fits All Distributions in Multi-Modal Diffusion at Scale
• Title（参考訳）: 1変圧器は大規模多モード拡散における全分布をフィッティングする
• Authors: Fan Bao, Shen Nie, Kaiwen Xue, Chongxuan Li, Shi Pu, Yaole Wang, Gang Yue, Yue Cao, Hang Su, Jun Zhu
• Abstract要約: 本論文では,マルチモーダルデータの集合に関連するすべての分布を1つのモデルに適合させる統合拡散フレームワーク(UniDiffuser)を提案する。 統一的な視点に触発されたUniDiffuserは、元の拡散モデルに最小限の変更を加えながら、全ての分布を同時に学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.590918776922905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a unified diffusion framework (dubbed UniDiffuser) to fit all distributions relevant to a set of multi-modal data in one model. Our key insight is -- learning diffusion models for marginal, conditional, and joint distributions can be unified as predicting the noise in the perturbed data, where the perturbation levels (i.e. timesteps) can be different for different modalities. Inspired by the unified view, UniDiffuser learns all distributions simultaneously with a minimal modification to the original diffusion model -- perturbs data in all modalities instead of a single modality, inputs individual timesteps in different modalities, and predicts the noise of all modalities instead of a single modality. UniDiffuser is parameterized by a transformer for diffusion models to handle input types of different modalities. Implemented on large-scale paired image-text data, UniDiffuser is able to perform image, text, text-to-image, image-to-text, and image-text pair generation by setting proper timesteps without additional overhead. In particular, UniDiffuser is able to produce perceptually realistic samples in all tasks and its quantitative results (e.g., the FID and CLIP score) are not only superior to existing general-purpose models but also comparable to the bespoken models (e.g., Stable Diffusion and DALL-E 2) in representative tasks (e.g., text-to-image generation).
• Abstract（参考訳）: 本論文では,マルチモーダルデータの集合に関連するすべての分布を1つのモデルに適合させる統合拡散フレームワーク(UniDiffuser)を提案する。 私たちの重要な洞察は -- 限界、条件、ジョイント分布の拡散モデルを学ぶことは、摂動レベル(すなわち時間ステップ)が異なるモダリティで異なる摂動データのノイズを予測するものとして統一できる。 統一された視点に触発されて、UniDiffuserは元の拡散モデルに対する最小限の変更で全ての分布を同時に学習し、単一のモダリティの代わりに全てのモダリティでデータを摂動し、異なるモダリティで個々のタイムステップを入力し、単一のモダリティの代わりに全てのモダリティのノイズを予測する。 UniDiffuserは、異なるモードの入力タイプを扱う拡散モデルのための変換器によってパラメータ化される。 大規模なペア画像テキストデータに基づいて、UniDiffuserは画像、テキスト、テキスト・トゥ・イメージ、画像・ツー・テキスト、画像・テキストのペア生成を行うことができる。 特に、UniDiffuserは、すべてのタスクにおいて知覚的に現実的なサンプルを生成することができ、その定量的結果(例えば、FIDとCLIPスコア)は、既存の汎用モデルよりも優れているだけでなく、代表タスク(例えば、テキストから画像生成)において、bespokenモデル(例えば、安定拡散とDALL-E2)に匹敵する。

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