論文の概要: Text-Conditioned Sampling Framework for Text-to-Image Generation with Masked Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01515v1
• Date: Tue, 4 Apr 2023 03:52:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 15:24:49.073922
• Title: Text-Conditioned Sampling Framework for Text-to-Image Generation with Masked Generative Models
• Title（参考訳）: マスキング生成モデルを用いたテキスト対画像生成のためのテキスト条件付サンプリングフレームワーク
• Authors: Jaewoong Lee, Sangwon Jang, Jaehyeong Jo, Jaehong Yoon, Yunji Kim, Jin-Hwa Kim, Jung-Woo Ha, Sung Ju Hwang
• Abstract要約: そこで本研究では,テキスト情報を用いた局所的監視により最適なトークンを選択するための,学習可能なサンプリングモデルであるテキスト定義トークン選択(TCTS)を提案する。 TCTSは画像の品質だけでなく、生成された画像と与えられたテキストのセマンティックアライメントも改善する。 我々は、周波数適応サンプリング(FAS)と様々な生成タスクを組み合わせたTCTSの有効性を検証し、画像テキストのアライメントや画質において、ベースラインを著しく上回ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.29800567587504
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Token-based masked generative models are gaining popularity for their fast inference time with parallel decoding. While recent token-based approaches achieve competitive performance to diffusion-based models, their generation performance is still suboptimal as they sample multiple tokens simultaneously without considering the dependence among them. We empirically investigate this problem and propose a learnable sampling model, Text-Conditioned Token Selection (TCTS), to select optimal tokens via localized supervision with text information. TCTS improves not only the image quality but also the semantic alignment of the generated images with the given texts. To further improve the image quality, we introduce a cohesive sampling strategy, Frequency Adaptive Sampling (FAS), to each group of tokens divided according to the self-attention maps. We validate the efficacy of TCTS combined with FAS with various generative tasks, demonstrating that it significantly outperforms the baselines in image-text alignment and image quality. Our text-conditioned sampling framework further reduces the original inference time by more than 50% without modifying the original generative model.
• Abstract（参考訳）: トークンベースのマスク生成モデルは並列復号による高速な推論時間で人気を集めている。 最近のトークンベースのアプローチは拡散ベースのモデルとの競合性能を達成するが、その生成性能は、複数のトークンを同時にサンプリングすることで、それらの間の依存性を考慮せずに最適化されている。 本稿では,この問題を実証的に検討し,テキスト情報を用いた局所的監視による最適なトークン選択を行うための,学習可能なサンプリングモデルであるText-Conditioned Token Selection (TCTS)を提案する。 TCTSは画像の品質だけでなく、生成された画像と与えられたテキストのセマンティックアライメントも改善する。 画像品質をさらに向上するため,各トークン群に対して,自己アテンションマップに従って分割した凝集的サンプリング戦略である周波数適応サンプリング(fas)を導入する。 tctsとfasの併用効果を様々な生成タスクで検証し,画像・テキストのアライメントや画像品質のベースラインを大きく上回っていることを示す。 テキスト条件付サンプリングフレームワークは、元の生成モデルを変更することなく、元の推論時間を50%以上削減する。

関連論文リスト

• Diffusion-Enhanced Test-time Adaptation with Text and Image Augmentation [67.37146712877794]
  IT3Aは、未知の新しいドメインから各テストサンプルをマルチモーダル拡張するために、事前訓練された生成モデルを利用する新しいテスト時間適応手法である。 事前学習された視覚と言語モデルからの強化されたデータを組み合わせることで、未知の新しいテストデータに適応するモデルの能力を高めることができる。 ゼロショット設定では、IT3Aは5.50%の精度で最先端のテスト時間プロンプトチューニング手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T20:01:24Z)
• Debiasing Vison-Language Models with Text-Only Training [15.069736314663352]
  視覚バイアスを軽減するために,テキスト・アズ・イメージ・トレーニング・パラダイムを活用するTODというテキスト・オン・デバイアス・フレームワークを提案する。 そこで本研究では,テキスト・アズ・イメージ・トレーニングのパラダイムを活用し,視覚バイアスを緩和するテキスト・オン・デバイアス化フレームワークTODを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T04:34:46Z)
• Optimizing CLIP Models for Image Retrieval with Maintained Joint-Embedding Alignment [0.7499722271664144]
  Contrastive Language and Image Pairing (CLIP) はマルチメディア検索における変換手法である。 CLIPは通常、2つのニューラルネットワークを同時にトレーニングし、テキストとイメージペアのジョイント埋め込みを生成する。 本稿では,様々な画像に基づく類似性検索シナリオに対して,CLIPモデルを最適化するという課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T14:33:01Z)
• Variational Distribution Learning for Unsupervised Text-to-Image Generation [42.3246826401366]
  本稿では,訓練中に画像のテキストキャプションが利用できない場合に,ディープニューラルネットワークに基づくテキスト画像生成アルゴリズムを提案する。 画像と対応するテキストの埋め込みを結合空間に適切に整列できる事前訓練されたCLIPモデルを用いる。 画像テキストCLIP埋め込みのペア上での条件付きデータログを最大化することにより、テキスト・画像生成モデルを最適化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T16:18:56Z)
• eDiffi: Text-to-Image Diffusion Models with an Ensemble of Expert Denoisers [87.52504764677226]
  大規模拡散に基づく生成モデルは、テキスト条件の高解像度画像合成においてブレークスルーをもたらした。 異なる段階合成に特化したテキスト・画像拡散モデルのアンサンブルを訓練する。 eDiffiと呼ばれる拡散モデルのアンサンブルは、同じ推論コストを維持しながらテキストアライメントを改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T17:43:04Z)
• Semantic Image Synthesis via Diffusion Models [159.4285444680301]
  Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) は様々な画像生成タスクにおいて顕著な成功を収めた。 セマンティック画像合成に関する最近の研究は、主に「GAN(Generative Adversarial Nets)」に追従している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-30T18:31:51Z)
• Unconditional Image-Text Pair Generation with Multimodal Cross Quantizer [8.069590683507997]
  マルチモーダル画像テキスト表現のためのベクトル量子化手法MXQ-VAEを提案する。 MXQ-VAEはペア画像とテキストを入力として受け入れ、共同量子化表現空間を学習する。 自己回帰生成モデルを用いて、共同画像-テキスト表現をモデル化し、無条件画像-テキストペア生成を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-15T16:29:55Z)
• Cycle-Consistent Inverse GAN for Text-to-Image Synthesis [101.97397967958722]
  本稿では,テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションとテキスト・ガイドによる画像操作を行うために,Cycle-Consistent Inverse GANの統一フレームワークを提案する。 我々は、GANの反転モデルを学び、画像をGANの潜在空間に変換し、各画像の反転潜在符号を得る。 テキスト誘導最適化モジュールでは、反転潜在符号を最適化することにより、所望のセマンティック属性を持つ画像を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T08:38:16Z)
• XGPT: Cross-modal Generative Pre-Training for Image Captioning [80.26456233277435]
  XGPTは画像キャプチャのためのクロスモーダル生成前訓練法である。 テキスト・ツー・イメージ・キャプション・ジェネレータを3つの新しい生成タスクで事前訓練するように設計されている。 XGPTはタスク固有のアーキテクチャ変更なしに微調整できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-03T12:13:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。