論文の概要: Object-Centric Slot Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10834v5
• Date: Fri, 3 Nov 2023 04:28:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 18:19:07.680949
• Title: Object-Centric Slot Diffusion
• Title（参考訳）: オブジェクト中心スロット拡散
• Authors: Jindong Jiang, Fei Deng, Gautam Singh, Sungjin Ahn
• Abstract要約: 本稿では,2つの目的を果たす新しいモデルであるLatent Slot Diffusion(LSD)を紹介する。 我々はLSDが最先端のトランスフォーマーベースのデコーダよりも大幅に優れていることを示した。 また,LSDにおける事前学習拡散モデルの統合について予備的検討を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.722428924152382
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent success of transformer-based image generative models in object-centric learning highlights the importance of powerful image generators for handling complex scenes. However, despite the high expressiveness of diffusion models in image generation, their integration into object-centric learning remains largely unexplored in this domain. In this paper, we explore the feasibility and potential of integrating diffusion models into object-centric learning and investigate the pros and cons of this approach. We introduce Latent Slot Diffusion (LSD), a novel model that serves dual purposes: it is the first object-centric learning model to replace conventional slot decoders with a latent diffusion model conditioned on object slots, and it is also the first unsupervised compositional conditional diffusion model that operates without the need for supervised annotations like text. Through experiments on various object-centric tasks, including the first application of the FFHQ dataset in this field, we demonstrate that LSD significantly outperforms state-of-the-art transformer-based decoders, particularly in more complex scenes, and exhibits superior unsupervised compositional generation quality. In addition, we conduct a preliminary investigation into the integration of pre-trained diffusion models in LSD and demonstrate its effectiveness in real-world image segmentation and generation. Project page is available at https://latentslotdiffusion.github.io
• Abstract（参考訳）: オブジェクト中心学習におけるトランスフォーマーベース画像生成モデルの成功は、複雑なシーンを扱うための強力な画像生成器の重要性を強調している。 しかし、画像生成における拡散モデルの表現力が高いにもかかわらず、オブジェクト中心学習への統合は、この領域では未解明のままである。 本稿では,オブジェクト中心学習への拡散モデル統合の可能性と可能性について検討し,このアプローチの長所と短所について考察する。 従来のスロットデコーダをオブジェクトスロット上で条件付けされた潜在拡散モデルに置き換えた最初のオブジェクト中心学習モデルであり、テキストのような教師付きアノテーションを必要とせずに動作する最初の教師なし合成条件拡散モデルでもある。 この分野でのFFHQデータセットの最初の適用を含む、さまざまなオブジェクト中心のタスクの実験を通じて、LSDが最先端のトランスフォーマーベースのデコーダ、特に複雑なシーンにおいて著しく優れており、教師なしの合成生成品質が優れていることを示す。 さらに, LSDにおける事前学習拡散モデルの統合について予備検討を行い, 実世界の画像分割と生成における有効性を示す。 プロジェクトページはhttps://latentslotdiffusion.github.ioで閲覧できる。

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