論文の概要: FiT: Flexible Vision Transformer for Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12376v4
• Date: Tue, 15 Oct 2024 02:51:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 13:58:14.863827
• Title: FiT: Flexible Vision Transformer for Diffusion Model
• Title（参考訳）: FiT:拡散モデルのためのフレキシブル・ビジョン・トランス
• Authors: Zeyu Lu, Zidong Wang, Di Huang, Chengyue Wu, Xihui Liu, Wanli Ouyang, Lei Bai,
• Abstract要約: 本稿では,非制限解像度とアスペクト比で画像を生成するためのトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 静的解像度グリッドとしてイメージを認識する従来の方法とは異なり、FiTは動的サイズのトークンのシーケンスとしてイメージを概念化している。 総合的な実験は、幅広い解像度でFiTの異常な性能を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.85667773832279
• License:
• Abstract: Nature is infinitely resolution-free. In the context of this reality, existing diffusion models, such as Diffusion Transformers, often face challenges when processing image resolutions outside of their trained domain. To overcome this limitation, we present the Flexible Vision Transformer (FiT), a transformer architecture specifically designed for generating images with unrestricted resolutions and aspect ratios. Unlike traditional methods that perceive images as static-resolution grids, FiT conceptualizes images as sequences of dynamically-sized tokens. This perspective enables a flexible training strategy that effortlessly adapts to diverse aspect ratios during both training and inference phases, thus promoting resolution generalization and eliminating biases induced by image cropping. Enhanced by a meticulously adjusted network structure and the integration of training-free extrapolation techniques, FiT exhibits remarkable flexibility in resolution extrapolation generation. Comprehensive experiments demonstrate the exceptional performance of FiT across a broad range of resolutions, showcasing its effectiveness both within and beyond its training resolution distribution. Repository available at https://github.com/whlzy/FiT.
• Abstract（参考訳）: 自然は無限に分解できない。 この現実の文脈では、Diffusion Transformersのような既存の拡散モデルは、訓練されたドメインの外で画像解像度を処理する場合、しばしば課題に直面します。 この制限を克服するために、制限のない解像度とアスペクト比で画像を生成するために特別に設計された変換器アーキテクチャであるフレキシブル・ビジョン・トランス (FiT) を提案する。 静的解像度グリッドとしてイメージを認識する従来の方法とは異なり、FiTは動的サイズのトークンのシーケンスとしてイメージを概念化している。 この視点は、トレーニングと推論フェーズの両方において、多彩なアスペクト比に努力せずに適応する柔軟なトレーニング戦略を可能にし、解像度の一般化を促進し、画像トリミングによって引き起こされるバイアスを取り除く。 厳密に調整されたネットワーク構造とトレーニング不要な外挿技術の統合によって強化されたFiTは、分解能外挿生成において顕著な柔軟性を示す。 総合的な実験は、FiTの様々な解像度における異常な性能を実証し、その効果をトレーニングの解像度分布内外の両方で示している。 リポジトリはhttps://github.com/whlzy/FiT.comで入手できる。

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