論文の概要: Masked Diffusion Transformer is a Strong Image Synthesizer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14389v1
• Date: Sat, 25 Mar 2023 07:47:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 20:00:54.090942
• Title: Masked Diffusion Transformer is a Strong Image Synthesizer
• Title（参考訳）: マスク拡散トランスは強いイメージシンセサイザーである
• Authors: Shanghua Gao, Pan Zhou, Ming-Ming Cheng, Shuicheng Yan
• Abstract要約: 拡散確率モデル(DPM)は、画像内の対象部分間の関係を学習する文脈推論能力に欠けることが多い。 本研究では,DPMの文脈的関係学習能力を高めるマスク潜時モデリング手法を導入するMasked Diffusion Transformer (MDT)を提案する。 実験の結果,MDT は ImageNet データセットの新たな SoTA FID スコアなどの画像合成性能に優れており,従来の SoTA DiT よりも3倍高速であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 193.78876000005366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite its success in image synthesis, we observe that diffusion probabilistic models (DPMs) often lack contextual reasoning ability to learn the relations among object parts in an image, leading to a slow learning process. To solve this issue, we propose a Masked Diffusion Transformer (MDT) that introduces a mask latent modeling scheme to explicitly enhance the DPMs' ability of contextual relation learning among object semantic parts in an image. During training, MDT operates on the latent space to mask certain tokens. Then, an asymmetric masking diffusion transformer is designed to predict masked tokens from unmasked ones while maintaining the diffusion generation process. Our MDT can reconstruct the full information of an image from its incomplete contextual input, thus enabling it to learn the associated relations among image tokens. Experimental results show that MDT achieves superior image synthesis performance, e.g. a new SoTA FID score on the ImageNet dataset, and has about 3x faster learning speed than the previous SoTA DiT. The source code is released at https://github.com/sail-sg/MDT.
• Abstract（参考訳）: 画像合成の成功にもかかわらず、拡散確率モデル(dpms)は、しばしば画像内の対象部品間の関係を学習する文脈推論能力が欠如しており、学習プロセスが遅いことを観察する。 この問題を解決するために,画像中のオブジェクトの意味的部分間の文脈的関係学習能力を明確に向上させるマスク潜在モデリング手法を提案するMasked Diffusion Transformer (MDT)を提案する。 トレーニング中、MDTは特定のトークンを隠蔽するために潜在空間で動作する。 そして、非対称マスキング拡散変換器を、拡散生成過程を維持しつつ、マスク付きトークンからマスク付きトークンを予測するように設計されている。 mdtは不完全なコンテクスト入力から画像の全情報を再構築することができ、画像トークン間の関連関係を学習することができる。 実験の結果,MDT は ImageNet データセットの新たな SoTA FID スコアなどの画像合成性能に優れており,従来の SoTA DiT よりも3倍高速であることがわかった。 ソースコードはhttps://github.com/sail-sg/MDTで公開されている。

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