論文の概要: Boosting Text-to-Image Diffusion Models with Fine-Grained Semantic Rewards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19599v1
• Date: Wed, 31 May 2023 06:59:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 18:10:16.597853
• Title: Boosting Text-to-Image Diffusion Models with Fine-Grained Semantic Rewards
• Title（参考訳）: 微粒化セマンティックリワードを用いたテキスト・画像拡散モデルの構築
• Authors: Guian Fang, Zutao Jiang, Jianhua Han, Guangsong Lu, Hang Xu, Xiaodan Liang
• Abstract要約: 本研究では,テキストから画像への拡散モデルにおけるテキストと画像のアライメントを改善するためにFineRewardsを提案する。 キャプション報酬は、合成画像中のすべての重要な内容を表す対応する詳細なキャプションを生成する。 Semantic Segment Anything (SAM) は、生成されたイメージをカテゴリラベル付きのローカルな部分に分割する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.41680549642687
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in text-to-image diffusion models have achieved remarkable success in generating high-quality, realistic images from given text prompts. However, previous methods fail to perform accurate modality alignment between text concepts and generated images due to the lack of fine-level semantic guidance that successfully diagnoses the modality discrepancy. In this paper, we propose FineRewards to improve the alignment between text and images in text-to-image diffusion models by introducing two new fine-grained semantic rewards: the caption reward and the Semantic Segment Anything (SAM) reward. From the global semantic view, the caption reward generates a corresponding detailed caption that depicts all important contents in the synthetic image via a BLIP-2 model and then calculates the reward score by measuring the similarity between the generated caption and the given prompt. From the local semantic view, the SAM reward segments the generated images into local parts with category labels, and scores the segmented parts by measuring the likelihood of each category appearing in the prompted scene via a large language model, i.e., Vicuna-7B. Additionally, we adopt an assemble reward-ranked learning strategy to enable the integration of multiple reward functions to jointly guide the model training. Adapting results of text-to-image models on the MS-COCO benchmark show that the proposed semantic reward outperforms other baseline reward functions with a considerable margin on both visual quality and semantic similarity with the input prompt. Moreover, by adopting the assemble reward-ranked learning strategy, we further demonstrate that model performance is further improved when adapting under the unifying of the proposed semantic reward with the current image rewards.
• Abstract（参考訳）: テキスト間拡散モデルの最近の進歩は、与えられたテキストプロンプトから高品質でリアルな画像を生成することに成功している。 しかし,テキスト概念と生成画像との正確なモーダリティアライメントは,モーダリティの不一致を正しく診断する詳細な意味指導が欠如しているため,従来の手法では実現できなかった。 本稿では,テキストから画像への拡散モデルにおけるテキストと画像のアライメントを改善するために,キャプションの報酬と意味セグメントの報酬という2つの新しい細粒度な意味的報酬を導入することを提案する。 グローバルセマンティックビューから、キャプション報酬は、BLIP−2モデルを介して合成画像のすべての重要な内容を描いた対応する詳細なキャプションを生成し、生成されたキャプションと与えられたプロンプトとの類似度を測定して報酬スコアを算出する。 ローカルセマンティックビューでは、SAM報酬は生成された画像をカテゴリラベル付きローカル部分に分割し、大きな言語モデル、すなわちVicuna-7Bを介して、プロンプトシーンに現れる各カテゴリの可能性を測定してセグメント化された部分を評価する。 さらに,複数の報酬関数の統合によるモデルトレーニングの指導を可能にするために,報酬ランク学習戦略をアセンブル化する。 MS-COCOベンチマークにおけるテキスト・ツー・イメージモデルの適用結果から,提案したセマンティック報酬は,入力プロンプトと視覚的品質と意味的類似性の両方において,他のベースライン報酬関数よりも優れていた。 さらに,アセンブル報酬ランク学習戦略を採用することで,提案する意味的報酬と現在の画像報酬の一体化により,モデル性能がさらに向上することを示す。

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