論文の概要: ToddlerDiffusion: Flash Interpretable Controllable Diffusion Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14542v1
- Date: Fri, 24 Nov 2023 15:20:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-27 14:48:29.702739
- Title: ToddlerDiffusion: Flash Interpretable Controllable Diffusion Model
- Title（参考訳）: childdiffusion:フラッシュ解釈可能な制御可能な拡散モデル
- Authors: Eslam Mohamed Bakr, Liangbing Zhao, Vincent Tao Hu, Matthieu Cord,
Patrick Perez, Mohamed Elhoseiny
- Abstract要約: ToddlerDiffusionは、人間の生成システムにインスパイアされた解釈可能な2D拡散画像合成フレームワークである。
提案手法では,生成過程を簡易かつ解釈可能な段階に分解し,輪郭,パレット,詳細なカラー画像を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.16230122583634
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Diffusion-based generative models excel in perceptually impressive synthesis
but face challenges in interpretability. This paper introduces
ToddlerDiffusion, an interpretable 2D diffusion image-synthesis framework
inspired by the human generation system. Unlike traditional diffusion models
with opaque denoising steps, our approach decomposes the generation process
into simpler, interpretable stages; generating contours, a palette, and a
detailed colored image. This not only enhances overall performance but also
enables robust editing and interaction capabilities. Each stage is meticulously
formulated for efficiency and accuracy, surpassing Stable-Diffusion (LDM).
Extensive experiments on datasets like LSUN-Churches and COCO validate our
approach, consistently outperforming existing methods. ToddlerDiffusion
achieves notable efficiency, matching LDM performance on LSUN-Churches while
operating three times faster with a 3.76 times smaller architecture. Our source
code is provided in the supplementary material and will be publicly accessible.
- Abstract（参考訳）: 拡散に基づく生成モデルは知覚的に印象的な合成に優れるが、解釈可能性の課題に直面している。
本稿では,人間の生成システムに触発された解釈可能な2次元拡散画像合成フレームワークToddlerDiffusionを紹介する。
不透明なデノベーションステップを持つ従来の拡散モデルとは異なり、我々の手法は生成プロセスをよりシンプルで解釈可能なステージに分解し、輪郭、パレット、詳細なカラー画像を生成する。
これにより全体的なパフォーマンスが向上するだけでなく、堅牢な編集やインタラクションも可能になる。
各ステージは効率と精度を慎重に定式化し、安定拡散(LDM)を超える。
LSUN-ChurchesやCOCOといったデータセットに関する大規模な実験は、我々のアプローチを検証し、既存の手法を一貫して上回ります。
ToddlerDiffusionはLSUN-ChurchesのLDM性能を3倍高速化し、アーキテクチャは3.76倍の高速化を実現している。
私たちのソースコードは補足資料で提供されており、公開アクセス可能です。
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