論文の概要: Learning from Mistakes: Iterative Prompt Relabeling for Text-to-Image Diffusion Model Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16204v3
• Date: Wed, 09 Oct 2024 11:39:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:27:53.597607
• Title: Learning from Mistakes: Iterative Prompt Relabeling for Text-to-Image Diffusion Model Training
• Title（参考訳）: 誤りから学ぶ:テキストから画像への拡散モデルトレーニングのための反復的プロンプトリラベル
• Authors: Xinyan Chen, Jiaxin Ge, Tianjun Zhang, Jiaming Liu, Shanghang Zhang,
• Abstract要約: Iterative Prompt Relabeling (IPR) は、反復的な画像サンプリングを通じて画像をテキストにアライメントし、フィードバックでリテラブルを促す新しいアルゴリズムである。 我々はSDv2とSDXLについて徹底的な実験を行い、空間関係の指示に従う能力をテストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.51524424536508
• License:
• Abstract: Diffusion models have shown impressive performance in many domains. However, the model's capability to follow natural language instructions (e.g., spatial relationships between objects, generating complex scenes) is still unsatisfactory. In this work, we propose Iterative Prompt Relabeling (IPR), a novel algorithm that aligns images to text through iterative image sampling and prompt relabeling with feedback. IPR first samples a batch of images conditioned on the text, then relabels the text prompts of unmatched text-image pairs with classifier feedback. We conduct thorough experiments on SDv2 and SDXL, testing their capability to follow instructions on spatial relations. With IPR, we improved up to 15.22% (absolute improvement) on the challenging spatial relation VISOR benchmark, demonstrating superior performance compared to previous RL methods. Our code is publicly available at https://github.com/cxy000000/IPR-RLDF.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは多くの領域で顕著な性能を示している。 しかし、モデルが自然言語の指示に従う能力(例えば、オブジェクト間の空間的関係、複雑なシーンを生成するなど)はまだ不十分である。 そこで本研究では,反復的画像サンプリングによる画像のテキストへのアライメントと,フィードバックによるリテラブルの促進を行う新しいアルゴリズムであるIterative Prompt Relabeling (IPR)を提案する。 IPRはまず、テキストに条件付きイメージのバッチをサンプリングし、未マッチングのテキストイメージペアのテキストプロンプトに分類器のフィードバックをラベル付けする。 我々はSDv2とSDXLについて徹底的な実験を行い、空間関係の指示に従う能力をテストする。 IPRでは、挑戦的空間関係VISORベンチマークで15.22%(絶対改善)の改善を行い、従来のRL法と比較して優れた性能を示した。 私たちのコードはhttps://github.com/cxy000000/IPR-RLDF.comで公開されています。

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