論文の概要: Aligning Text-to-Image Diffusion Models with Reward Backpropagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03739v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 17:59:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 13:09:19.612277
• Title: Aligning Text-to-Image Diffusion Models with Reward Backpropagation
• Title（参考訳）: 逆バックプロパゲーションを用いたテキスト・画像拡散モデルの調整
• Authors: Mihir Prabhudesai and Anirudh Goyal and Deepak Pathak and Katerina Fragkiadaki
• Abstract要約: 本稿では,報酬勾配のエンドツーエンドのバックプロパゲーションを用いて,拡散モデルを下流の報酬関数に整合させる手法であるAlignPropを提案する。 AlignPropは、選択肢よりも少ないトレーニングステップでより高い報酬を得るが、概念的にはシンプルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.22308781717037
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-image diffusion models have recently emerged at the forefront of image generation, powered by very large-scale unsupervised or weakly supervised text-to-image training datasets. Due to their unsupervised training, controlling their behavior in downstream tasks, such as maximizing human-perceived image quality, image-text alignment, or ethical image generation, is difficult. Recent works finetune diffusion models to downstream reward functions using vanilla reinforcement learning, notorious for the high variance of the gradient estimators. In this paper, we propose AlignProp, a method that aligns diffusion models to downstream reward functions using end-to-end backpropagation of the reward gradient through the denoising process. While naive implementation of such backpropagation would require prohibitive memory resources for storing the partial derivatives of modern text-to-image models, AlignProp finetunes low-rank adapter weight modules and uses gradient checkpointing, to render its memory usage viable. We test AlignProp in finetuning diffusion models to various objectives, such as image-text semantic alignment, aesthetics, compressibility and controllability of the number of objects present, as well as their combinations. We show AlignProp achieves higher rewards in fewer training steps than alternatives, while being conceptually simpler, making it a straightforward choice for optimizing diffusion models for differentiable reward functions of interest. Code and Visualization results are available at https://align-prop.github.io/.
• Abstract（参考訳）: テキストから画像への拡散モデルは、画像生成の最前線で最近登場しており、非常に大規模な教師なしまたは弱い教師なしのテキストから画像へのトレーニングデータセットを使用している。 教師なしの訓練のため、人間の知覚された画像品質、画像テキストアライメント、倫理的画像生成などの下流作業における行動を制御することは困難である。 近年のバニラ強化学習による下流の報酬関数への拡散モデルの研究は、勾配推定器の高分散で有名である。 本稿では,報奨勾配のエンド・ツー・エンドバックプロパゲーションを用いて,拡散モデルを下流報酬関数に整合させる手法であるアライメントプロップを提案する。 このようなバックプロパゲーションのナイーブな実装では、現代のテキストから画像へのモデルの部分的な派生を格納するための制限的なメモリリソースが必要となるが、allenpropは低ランクのアダプタ重みモジュールを微調整し、グラデーションチェックポイントを使用する。 画像テキストのセマンティックアライメント,美学,オブジェクト数の圧縮性と制御性,およびそれらの組み合わせなど,さまざまな目的に対する微調整拡散モデルでAlignPropをテストする。 また,AlignPropは,学習段階を減らしてより高い報酬を得られるが,概念的にはシンプルであり,興味のある報酬関数に対する拡散モデルを最適化するための簡単な選択であることを示す。 コードと視覚化の結果はhttps://align-prop.github.io/で確認できる。

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