論文の概要: YaART: Yet Another ART Rendering Technology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05666v1
• Date: Mon, 8 Apr 2024 16:51:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 13:36:07.647320
• Title: YaART: Yet Another ART Rendering Technology
• Title（参考訳）: YaART: もう1つのARTレンダリング技術
• Authors: Sergey Kastryulin, Artem Konev, Alexander Shishenya, Eugene Lyapustin, Artem Khurshudov, Alexander Tselousov, Nikita Vinokurov, Denis Kuznedelev, Alexander Markovich, Grigoriy Livshits, Alexey Kirillov, Anastasiia Tabisheva, Liubov Chubarova, Marina Kaminskaia, Alexander Ustyuzhanin, Artemii Shvetsov, Daniil Shlenskii, Valerii Startsev, Dmitrii Kornilov, Mikhail Romanov, Artem Babenko, Sergei Ovcharenko, Valentin Khrulkov,
• Abstract要約: そこで本研究では,ヒトの嗜好に適合する新しい生産段階のテキスト・ツー・イメージ拡散モデルYaARTを紹介した。 これらの選択がトレーニングプロセスの効率と生成された画像の品質にどのように影響するかを分析する。 高品質な画像の小さなデータセットでトレーニングされたモデルが、より大きなデータセットでトレーニングされたモデルとうまく競合できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 119.09155882164573
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the rapidly progressing field of generative models, the development of efficient and high-fidelity text-to-image diffusion systems represents a significant frontier. This study introduces YaART, a novel production-grade text-to-image cascaded diffusion model aligned to human preferences using Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). During the development of YaART, we especially focus on the choices of the model and training dataset sizes, the aspects that were not systematically investigated for text-to-image cascaded diffusion models before. In particular, we comprehensively analyze how these choices affect both the efficiency of the training process and the quality of the generated images, which are highly important in practice. Furthermore, we demonstrate that models trained on smaller datasets of higher-quality images can successfully compete with those trained on larger datasets, establishing a more efficient scenario of diffusion models training. From the quality perspective, YaART is consistently preferred by users over many existing state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルの急速に進歩する分野では、効率的かつ高忠実なテキスト・画像拡散システムの開発が重要なフロンティアである。 本研究では,RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)を用いて,ヒトの嗜好に適合する新しい生産段階のテキスト・ツー・イメージ拡散モデルYaARTを紹介する。 特に,YaARTの開発において,テキスト・ツー・イメージ拡散モデルにおいて,これまで体系的に研究されなかった側面について,モデルの選択とデータセットサイズのトレーニングに焦点をあてた。 特に、これらの選択がトレーニングプロセスの効率と生成画像の品質の両方にどのように影響するかを包括的に分析する。 さらに、高品質な画像の小さなデータセットでトレーニングされたモデルが、より大きなデータセットでトレーニングされたモデルとうまく競合できることを示し、拡散モデルトレーニングのより効率的なシナリオを確立する。 品質の観点からは、YaARTは既存の最先端モデルよりもユーザに一貫して好まれている。

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