論文の概要: Discriminative Diffusion Models as Few-shot Vision and Language Learners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10722v1
• Date: Thu, 18 May 2023 05:41:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 16:53:58.127199
• Title: Discriminative Diffusion Models as Few-shot Vision and Language Learners
• Title（参考訳）: 数発視覚と言語学習者の識別拡散モデル
• Authors: Xuehai He, Weixi Feng, Tsu-Jui Fu, Varun Jampani, Arjun Akula, Pradyumna Narayana, Sugato Basu, William Yang Wang, Xin Eric Wang
• Abstract要約: 本稿では,事前学習したテキストと画像の拡散モデルを数ショットの識別学習者に変換する新しい手法,DSDを提案する。 本手法では, 安定拡散モデルの相互注意スコアを用いて, 視覚情報とテキスト情報の相互影響を捉える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.28620571530706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models, such as Stable Diffusion, have shown incredible performance on text-to-image generation. Since text-to-image generation often requires models to generate visual concepts with fine-grained details and attributes specified in text prompts, can we leverage the powerful representations learned by pre-trained diffusion models for discriminative tasks such as image-text matching? To answer this question, we propose a novel approach, Discriminative Stable Diffusion (DSD), which turns pre-trained text-to-image diffusion models into few-shot discriminative learners. Our approach uses the cross-attention score of a Stable Diffusion model to capture the mutual influence between visual and textual information and fine-tune the model via attention-based prompt learning to perform image-text matching. By comparing DSD with state-of-the-art methods on several benchmark datasets, we demonstrate the potential of using pre-trained diffusion models for discriminative tasks with superior results on few-shot image-text matching.
• Abstract（参考訳）: 安定拡散のような拡散モデルは、テキスト・画像生成において素晴らしい性能を示している。 テキストから画像への生成には,詳細な詳細情報や属性をテキストプロンプトで指定した視覚概念を生成するモデルが必要となることが多いため,画像・テキストマッチングなどの識別タスクにおいて,事前学習した拡散モデルで学習した強力な表現を活用できるか? そこで本研究では,事前学習したテキストと画像の拡散モデルを,数ショットの識別学習者に変換する新たなアプローチ,DSDを提案する。 提案手法では,安定拡散モデルの相互注意スコアを用いて,視覚情報とテキスト情報の相互影響を捉え,注意に基づくプロンプト学習を用いて微調整を行い,画像テキストマッチングを行う。 本稿では,いくつかのベンチマークデータセットにおけるdsdと最先端手法を比較することで,事前学習された拡散モデルを用いた識別処理の可能性を示す。

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