論文の概要: PixArt-\Sigma: Weak-to-Strong Training of Diffusion Transformer for 4K Text-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04692v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 17:41:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 13:14:52.035212
• Title: PixArt-\Sigma: Weak-to-Strong Training of Diffusion Transformer for 4K Text-to-Image Generation
• Title（参考訳）: PixArt-\Sigma:4Kテキスト・画像生成用拡散変圧器の弱間訓練
• Authors: Junsong Chen, Chongjian Ge, Enze Xie, Yue Wu, Lewei Yao, Xiaozhe Ren, Zhongdao Wang, Ping Luo, Huchuan Lu, Zhenguo Li
• Abstract要約: PixArt-Sigmaは4K解像度で画像を直接生成できる拡散変換器モデルである。 PixArt-Sigmaは、非常に高い忠実度とテキストプロンプトとのアライメントを改善した画像を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.76986511673864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce PixArt-\Sigma, a Diffusion Transformer model~(DiT) capable of directly generating images at 4K resolution. PixArt-\Sigma represents a significant advancement over its predecessor, PixArt-\alpha, offering images of markedly higher fidelity and improved alignment with text prompts. A key feature of PixArt-\Sigma is its training efficiency. Leveraging the foundational pre-training of PixArt-\alpha, it evolves from the `weaker' baseline to a `stronger' model via incorporating higher quality data, a process we term "weak-to-strong training". The advancements in PixArt-\Sigma are twofold: (1) High-Quality Training Data: PixArt-\Sigma incorporates superior-quality image data, paired with more precise and detailed image captions. (2) Efficient Token Compression: we propose a novel attention module within the DiT framework that compresses both keys and values, significantly improving efficiency and facilitating ultra-high-resolution image generation. Thanks to these improvements, PixArt-\Sigma achieves superior image quality and user prompt adherence capabilities with significantly smaller model size (0.6B parameters) than existing text-to-image diffusion models, such as SDXL (2.6B parameters) and SD Cascade (5.1B parameters). Moreover, PixArt-\Sigma's capability to generate 4K images supports the creation of high-resolution posters and wallpapers, efficiently bolstering the production of high-quality visual content in industries such as film and gaming.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、4K解像度で画像を直接生成できるDiffusion Transformer Model~(DiT)であるPixArt-\Sigmaを紹介する。 pixart-\sigmaは、その前身であるpixart-\alphaよりも大きな進歩を示しており、非常に高い忠実度とテキストプロンプトとの整合を改善した画像を提供している。 pixart-\sigmaの重要な特徴はトレーニング効率である。 pixart-\alphaの基本的な事前トレーニングを活用することで、"weaker"ベースラインから、"weak-to-strong training"と呼ばれるプロセスである高品質データの導入による"strong"モデルへと進化します。 1) 高品質トレーニングデータ: PixArt-\Sigmaは、より正確で詳細な画像キャプションと組み合わせて、高品質な画像データを組み込む。 2)効率的なトークン圧縮: キーと値の両方を圧縮し,効率を大幅に向上し,超高解像度画像生成を容易にする,新しい注目モジュールを提案する。 これらの改善により、PixArt-\SigmaはSDXL (2.6Bパラメータ)やSD Cascade (5.1Bパラメータ)のような既存のテキスト間拡散モデルよりもモデルサイズ(0.6Bパラメータ)が大幅に小さい画像品質とユーザプロンプトアテンデンス機能を達成する。 さらに、4K画像を生成するPixArt-\Sigmaの能力は、高解像度のポスターや壁紙の作成をサポートし、映画やゲームなどの業界における高品質なビジュアルコンテンツの生産を効率的に促進する。

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