論文の概要: CogView3: Finer and Faster Text-to-Image Generation via Relay Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05121v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 07:32:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 20:36:35.705792
• Title: CogView3: Finer and Faster Text-to-Image Generation via Relay Diffusion
• Title（参考訳）: CogView3:リレー拡散によるテキスト画像生成の高速化
• Authors: Wendi Zheng, Jiayan Teng, Zhuoyi Yang, Weihan Wang, Jidong Chen, Xiaotao Gu, Yuxiao Dong, Ming Ding, Jie Tang
• Abstract要約: テキストと画像の拡散性能を向上させる革新的なカスケードフレームワークであるCogView3を提案する。 CogView3は、テキスト・ツー・イメージ生成の領域でリレー拡散を実装する最初のモデルである。 実験の結果,現在最先端のオープンソーステキスト・画像拡散モデルであるSDXLを,人間による評価では77.0%上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.95767748269613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in text-to-image generative systems have been largely driven by diffusion models. However, single-stage text-to-image diffusion models still face challenges, in terms of computational efficiency and the refinement of image details. To tackle the issue, we propose CogView3, an innovative cascaded framework that enhances the performance of text-to-image diffusion. CogView3 is the first model implementing relay diffusion in the realm of text-to-image generation, executing the task by first creating low-resolution images and subsequently applying relay-based super-resolution. This methodology not only results in competitive text-to-image outputs but also greatly reduces both training and inference costs. Our experimental results demonstrate that CogView3 outperforms SDXL, the current state-of-the-art open-source text-to-image diffusion model, by 77.0\% in human evaluations, all while requiring only about 1/2 of the inference time. The distilled variant of CogView3 achieves comparable performance while only utilizing 1/10 of the inference time by SDXL.
• Abstract（参考訳）: テキスト・画像生成システムの最近の進歩は拡散モデルによって大きく推進されている。 しかし、シングルステージのテキスト・ツー・イメージ拡散モデルは、計算効率と画像の精細化の観点から、依然として課題に直面している。 この問題に対処するために,テキストと画像の拡散性能を向上させる革新的なカスケードフレームワークであるCogView3を提案する。 cogview3は、テキスト対画像生成の領域でリレー拡散を実装する最初のモデルであり、まず低解像度画像を作成し、次にリレーベースの超解像度を適用することでタスクを実行する。 この手法は、競合するテキストと画像の出力をもたらすだけでなく、トレーニングと推論のコストを大幅に削減する。 実験の結果,現在最先端のオープンソーステキスト・画像拡散モデルであるSDXLよりも,人間の評価では77.0\%向上し,推論時間の約1/2しか必要としないことがわかった。 CogView3の蒸留変種は、SDXLによる推論時間の1/10しか利用せず、同等のパフォーマンスを達成する。

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