論文の概要: Training Priors Predict Text-To-Image Model Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01755v2
• Date: Wed, 25 Oct 2023 02:56:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 20:30:57.778659
• Title: Training Priors Predict Text-To-Image Model Performance
• Title（参考訳）: テキストと画像のモデルの性能を予測するトレーニング
• Authors: Charles Lovering and Ellie Pavlick
• Abstract要約: 本稿では,「宇宙飛行士」,「ライド」,「馬」などの刺激を助長する主観的主観的対象(SVO)三脚について考察する。 トレーニングデータにSVOトリアードが現れる頻度が高ければ多いほど、モデルがそのトリアードに整合した画像を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.198469575245596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-to-image models can often generate some relations, i.e., "astronaut riding horse", but fail to generate other relations composed of the same basic parts, i.e., "horse riding astronaut". These failures are often taken as evidence that models rely on training priors rather than constructing novel images compositionally. This paper tests this intuition on the stablediffusion 2.1 text-to-image model. By looking at the subject-verb-object (SVO) triads that underlie these prompts (e.g., "astronaut", "ride", "horse"), we find that the more often an SVO triad appears in the training data, the better the model can generate an image aligned with that triad. Here, by aligned we mean that each of the terms appears in the generated image in the proper relation to each other. Surprisingly, this increased frequency also diminishes how well the model can generate an image aligned with the flipped triad. For example, if "astronaut riding horse" appears frequently in the training data, the image for "horse riding astronaut" will tend to be poorly aligned. Our results thus show that current models are biased to generate images with relations seen in training, and provide new data to the ongoing debate on whether these text-to-image models employ abstract compositional structure in a traditional sense, or rather, interpolate between relations explicitly seen in the training data.
• Abstract（参考訳）: テキストから画像へのモデルは、しばしばいくつかの関係、すなわち"astronaut riding horse"を生成するが、同じ基本部分からなる他の関係、すなわち" horse riding astronaut"を生成することができない。 これらの失敗は、モデルが新しいイメージを合成的に構築するのではなく、トレーニング先行に頼っているという証拠としてしばしば見なされる。 本稿では,この直観をStablediffusion 2.1 text-to-imageモデルで検証する。 これらのプロンプト(例: "astronaut", "ride", " horse")の下にあるsubject-verb-object (svo)トライアドを見ると、トレーニングデータにsvoトライアドが頻繁に現れるほど、モデルがそのトライアドに合わせたイメージを生成することができる。 ここでは、各項が互いに適切な関係で生成された画像に現れることを意味する。 驚くべきことに、この周波数の増加は、モデルがフリップした三脚と整列した画像をいかにうまく生成できるかを低下させる。 例えば、トレーニングデータに"astronaut riding horse"が頻繁に現れる場合、" horse riding astronaut"のイメージは不十分なアライメントになる傾向がある。 以上の結果から,現行のモデルでは,トレーニングで見られる関係を持つ画像の生成にバイアスがかかり,これらのテキスト・ツー・イメージモデルが従来の意味で抽象的な構成構造を採用するのか,あるいはトレーニングデータで明確に見られる関係間の補間を行うのか,という議論が続いている。

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