論文の概要: RL for Consistency Models: Faster Reward Guided Text-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03673v2
• Date: Sat, 22 Jun 2024 08:07:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 01:12:30.531398
• Title: RL for Consistency Models: Faster Reward Guided Text-to-Image Generation
• Title（参考訳）: 一貫性モデルのためのRL:より高速なリワードガイドテキスト-画像生成
• Authors: Owen Oertell, Jonathan D. Chang, Yiyi Zhang, Kianté Brantley, Wen Sun,
• Abstract要約: 強化学習(RL)を用いた微調整一貫性モデルのためのフレームワークを提案する。 RLCM(Reinforcement Learning for Consistency Model)と呼ばれる我々のフレームワークは、一貫性モデルの反復推論プロセスをRLプロシージャとしてフレーム化します。 RL微調整拡散モデルと比較して、RCCMの列車は大幅に高速で、報奨目標に基づいて測定された生成の質を向上し、2段階の推論ステップで高品質な画像を生成することにより推論手順を高速化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.238373471473645
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) has improved guided image generation with diffusion models by directly optimizing rewards that capture image quality, aesthetics, and instruction following capabilities. However, the resulting generative policies inherit the same iterative sampling process of diffusion models that causes slow generation. To overcome this limitation, consistency models proposed learning a new class of generative models that directly map noise to data, resulting in a model that can generate an image in as few as one sampling iteration. In this work, to optimize text-to-image generative models for task specific rewards and enable fast training and inference, we propose a framework for fine-tuning consistency models via RL. Our framework, called Reinforcement Learning for Consistency Model (RLCM), frames the iterative inference process of a consistency model as an RL procedure. Comparing to RL finetuned diffusion models, RLCM trains significantly faster, improves the quality of the generation measured under the reward objectives, and speeds up the inference procedure by generating high quality images with as few as two inference steps. Experimentally, we show that RLCM can adapt text-to-image consistency models to objectives that are challenging to express with prompting, such as image compressibility, and those derived from human feedback, such as aesthetic quality. Our code is available at https://rlcm.owenoertell.com.
• Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning (RL)は、画像品質、美学、指示追従能力をキャプチャする報酬を直接最適化することにより、拡散モデルによるガイド付き画像生成を改善した。 しかし、結果として生じる生成ポリシーは、遅い生成を引き起こす拡散モデルの反復サンプリングプロセスを継承する。 この制限を克服するために、一貫性モデルは、ノイズを直接データにマッピングする新しい世代の生成モデルを学ぶことを提案した。 本研究では,タスク固有報酬に対するテキスト・ツー・イメージ生成モデルを最適化し,高速なトレーニングと推論を実現するために,RLを用いた微調整一貫性モデルのためのフレームワークを提案する。 RLCM(Reinforcement Learning for Consistency Model)と呼ばれる我々のフレームワークは、一貫性モデルの反復推論プロセスをRLプロシージャとしてフレーム化します。 RL微調整拡散モデルと比較して、RCCMの列車は大幅に高速で、報奨目標に基づいて測定された生成の質を向上し、2段階の推論ステップで高品質な画像を生成することにより推論手順を高速化する。 実験により,RLCMは画像の圧縮性や美的品質などの人間のフィードバックから導出されるようなプロンプトで表現しにくい目標に対して,テキスト・画像の整合性モデルを適用することができることを示す。 私たちのコードはhttps://rlcm.owenoertell.comで公開されています。

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