論文の概要: PanGu-Draw: Advancing Resource-Efficient Text-to-Image Synthesis with Time-Decoupled Training and Reusable Coop-Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16486v1
• Date: Wed, 27 Dec 2023 09:21:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 19:15:27.399750
• Title: PanGu-Draw: Advancing Resource-Efficient Text-to-Image Synthesis with Time-Decoupled Training and Reusable Coop-Diffusion
• Title（参考訳）: PanGu-Draw: 時間分割学習と再利用可能なクープ拡散による資源効率の良いテキスト・画像合成
• Authors: Guansong Lu, Yuanfan Guo, Jianhua Han, Minzhe Niu, Yihan Zeng, Songcen Xu, Zeyi Huang, Zhao Zhong, Wei Zhang, Hang Xu
• Abstract要約: PanGu-Drawは資源効率の良いテキスト・画像合成のための新しい潜伏拡散モデルである。 本稿では,様々な事前学習拡散モデルの協調利用を可能にするアルゴリズム「クープ拡散」を紹介する。 Pangu-Drawの実証的検証は、テキスト・ツー・イメージとマルチコントロール画像生成において、その例外的な長所を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.06392070934473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current large-scale diffusion models represent a giant leap forward in conditional image synthesis, capable of interpreting diverse cues like text, human poses, and edges. However, their reliance on substantial computational resources and extensive data collection remains a bottleneck. On the other hand, the integration of existing diffusion models, each specialized for different controls and operating in unique latent spaces, poses a challenge due to incompatible image resolutions and latent space embedding structures, hindering their joint use. Addressing these constraints, we present "PanGu-Draw", a novel latent diffusion model designed for resource-efficient text-to-image synthesis that adeptly accommodates multiple control signals. We first propose a resource-efficient Time-Decoupling Training Strategy, which splits the monolithic text-to-image model into structure and texture generators. Each generator is trained using a regimen that maximizes data utilization and computational efficiency, cutting data preparation by 48% and reducing training resources by 51%. Secondly, we introduce "Coop-Diffusion", an algorithm that enables the cooperative use of various pre-trained diffusion models with different latent spaces and predefined resolutions within a unified denoising process. This allows for multi-control image synthesis at arbitrary resolutions without the necessity for additional data or retraining. Empirical validations of Pangu-Draw show its exceptional prowess in text-to-image and multi-control image generation, suggesting a promising direction for future model training efficiencies and generation versatility. The largest 5B T2I PanGu-Draw model is released on the Ascend platform. Project page: https://pangu-draw.github.io
• Abstract（参考訳）: 現在の大規模拡散モデルは条件付き画像合成において大きな飛躍を示しており、テキスト、人間のポーズ、エッジといった多様な手がかりを解釈することができる。 しかし、計算資源や膨大なデータ収集への依存は依然としてボトルネックとなっている。 一方で、異なる制御とユニークな潜在空間での操作に特化した既存の拡散モデルの統合は、互換性のない画像解像度と潜在空間埋め込み構造のために課題となり、共同使用を妨げている。 これらの制約に対処するため,複数の制御信号に対応可能な資源効率の高いテキスト・画像合成のための新しい潜時拡散モデルPanGu-Drawを提案する。 まず,モノリシックなテキストから画像へのモデルを構造とテクスチャ生成器に分割した,リソース効率の高い時間分離トレーニング戦略を提案する。 各ジェネレータは、データ利用と計算効率を最大化し、データ準備を48%削減し、トレーニングリソースを51%削減するレジームを使用してトレーニングされる。 次に,異なる潜在空間と事前定義された分解能を持つ様々な事前学習拡散モデルの協調的利用を可能にするアルゴリズムであるcoop-diffusionを提案する。 これにより、追加データや再トレーニングを必要とせず、任意の解像度でマルチコントロール画像合成が可能となる。 pangu-drawの実証的検証は、テキスト対画像およびマルチコントロール画像生成における例外的な能力を示し、将来のモデルのトレーニング効率と世代の汎用性に有望な方向を示している。 最大の5B T2I PanGu-DrawモデルはAscendプラットフォームでリリースされた。 プロジェクトページ: https://pangu-draw.github.io

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