論文の概要: DiffCollage: Parallel Generation of Large Content with Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17076v1
- Date: Thu, 30 Mar 2023 00:51:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-31 14:54:48.362290
- Title: DiffCollage: Parallel Generation of Large Content with Diffusion Models
- Title（参考訳）: DiffCollage:拡散モデルによる大規模コンテンツの並列生成
- Authors: Qinsheng Zhang, Jiaming Song, Xun Huang, Yongxin Chen, Ming-Yu Liu
- Abstract要約: DiffCollageは、大容量コンテンツを生成するために訓練された拡散モデルを利用して、大容量コンテンツを生成することができる構成拡散モデルである。
我々はDiffCollageを無限画像生成、パノラマ画像生成、長期テキスト誘導モーション生成など様々なタスクに適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.179988934775125
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We present DiffCollage, a compositional diffusion model that can generate
large content by leveraging diffusion models trained on generating pieces of
the large content. Our approach is based on a factor graph representation where
each factor node represents a portion of the content and a variable node
represents their overlap. This representation allows us to aggregate
intermediate outputs from diffusion models defined on individual nodes to
generate content of arbitrary size and shape in parallel without resorting to
an autoregressive generation procedure. We apply DiffCollage to various tasks,
including infinite image generation, panorama image generation, and
long-duration text-guided motion generation. Extensive experimental results
with a comparison to strong autoregressive baselines verify the effectiveness
of our approach.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,大容量コンテンツの断片生成を訓練した拡散モデルを用いて,大容量コンテンツを生成するための合成拡散モデルdiffcollageを提案する。
提案手法は,各因子ノードがコンテンツの一部を表現し,変数ノードが重なり合いを表現した因子グラフ表現に基づいている。
この表現により、各ノード上で定義された拡散モデルから中間出力を集約し、自己回帰生成手順を使わずに任意のサイズと形状のコンテンツを並列に生成することができる。
我々はDiffCollageを無限画像生成、パノラマ画像生成、長期テキスト誘導モーション生成など様々なタスクに適用する。
強力な自己回帰ベースラインと比較した広範な実験結果から,本手法の有効性を確認した。
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