論文の概要: ZigMa: A DiT-style Zigzag Mamba Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13802v3
• Date: Sun, 24 Nov 2024 14:25:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:17:54.019678
• Title: ZigMa: A DiT-style Zigzag Mamba Diffusion Model
• Title（参考訳）: ZigMa: DiTスタイルのZigzag Mamba拡散モデル
• Authors: Vincent Tao Hu, Stefan Andreas Baumann, Ming Gui, Olga Grebenkova, Pingchuan Ma, Johannes Schusterbauer, Björn Ommer,
• Abstract要約: 我々は、Mambaと呼ばれる状態空間モデルの長いシーケンスモデリング機能を活用し、その視覚データ生成への適用性を高めることを目指している。 我々は,Zigzag Mamba という,シンプルな,プラグアンドプレイのゼロパラメータ法を導入し,Mamba ベースのベースラインを上回ります。 Zigzag Mamba と Interpolant フレームワークを統合し,大規模なビジュアルデータセット上でのモデルのスケーラビリティについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.68317748373856
• License:
• Abstract: The diffusion model has long been plagued by scalability and quadratic complexity issues, especially within transformer-based structures. In this study, we aim to leverage the long sequence modeling capability of a State-Space Model called Mamba to extend its applicability to visual data generation. Firstly, we identify a critical oversight in most current Mamba-based vision methods, namely the lack of consideration for spatial continuity in the scan scheme of Mamba. Secondly, building upon this insight, we introduce a simple, plug-and-play, zero-parameter method named Zigzag Mamba, which outperforms Mamba-based baselines and demonstrates improved speed and memory utilization compared to transformer-based baselines. Lastly, we integrate Zigzag Mamba with the Stochastic Interpolant framework to investigate the scalability of the model on large-resolution visual datasets, such as FacesHQ $1024\times 1024$ and UCF101, MultiModal-CelebA-HQ, and MS COCO $256\times 256$ . Code will be released at https://taohu.me/zigma/
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、特にトランスフォーマーベースの構造において、スケーラビリティと二次的な複雑性の問題に長い間悩まされてきた。 本研究では,Mambaと呼ばれる状態空間モデルの長周期モデリング機能を活用し,その視覚データ生成への適用性を高めることを目的とする。 まず,マンバのスキャン方式における空間的連続性に対する考慮の欠如について,現在のマンバをベースとした視覚的手法における重要な監視点を同定する。 第二に、この知見に基づいて、Zigzag Mambaというシンプルな、プラグアンドプレイゼロパラメータ法を導入し、Mambaベースのベースラインよりも優れ、トランスフォーマーベースのベースラインよりも高速でメモリ利用率の向上を示す。 最後に、Zigzag MambaとStochastic Interpolantフレームワークを統合して、FacesHQ 1024\times 1024$とUCF101、MultiModal-CelebA-HQ、MS COCO $256\times 256$といった大規模なビジュアルデータセット上のモデルのスケーラビリティを調査します。 コードはhttps://taohu.me/zigma/でリリースされる。

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