論文の概要: U-DiTs: Downsample Tokens in U-Shaped Diffusion Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02730v3
• Date: Wed, 30 Oct 2024 16:13:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:22:57.949969
• Title: U-DiTs: Downsample Tokens in U-Shaped Diffusion Transformers
• Title（参考訳）: U-DiT:U形拡散変圧器におけるダウンサンプルトークン
• Authors: Yuchuan Tian, Zhijun Tu, Hanting Chen, Jie Hu, Chao Xu, Yunhe Wang,
• Abstract要約: 本論文では,U-DiTモデルの性能を示すために,一連のU-DiT(U-DiTs)を提案する。 提案されたU-DiTはコスト計算の1/6でDiT-XL/2を上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.936553798624136
• License:
• Abstract: Diffusion Transformers (DiTs) introduce the transformer architecture to diffusion tasks for latent-space image generation. With an isotropic architecture that chains a series of transformer blocks, DiTs demonstrate competitive performance and good scalability; but meanwhile, the abandonment of U-Net by DiTs and their following improvements is worth rethinking. To this end, we conduct a simple toy experiment by comparing a U-Net architectured DiT with an isotropic one. It turns out that the U-Net architecture only gain a slight advantage amid the U-Net inductive bias, indicating potential redundancies within the U-Net-style DiT. Inspired by the discovery that U-Net backbone features are low-frequency-dominated, we perform token downsampling on the query-key-value tuple for self-attention that bring further improvements despite a considerable amount of reduction in computation. Based on self-attention with downsampled tokens, we propose a series of U-shaped DiTs (U-DiTs) in the paper and conduct extensive experiments to demonstrate the extraordinary performance of U-DiT models. The proposed U-DiT could outperform DiT-XL/2 with only 1/6 of its computation cost. Codes are available at https://github.com/YuchuanTian/U-DiT.
• Abstract（参考訳）: DiT(Diffusion Transformer)は、遅延空間画像生成のための拡散タスクにトランスフォーマーアーキテクチャを導入する。 一連の変圧器ブロックをチェーンする等方的アーキテクチャでは、DiTは競争性能と優れたスケーラビリティを示しているが、一方で、DiTによるU-Netの放棄とその次の改善は再考する価値がある。 この目的のために、U-NetアーキテクチャのDiTと等方的なDiTを比較することで、簡単な玩具実験を行う。 U-Netアーキテクチャは、U-Netインダクティブバイアスの中でわずかに有利にしかならず、U-NetスタイルのDiT内の潜在的な冗長性を示している。 U-Netのバックボーン機能が低周波に支配されているという発見に触発されて、クエリキー値タプルのトークンダウンサンプリングを行い、計算量を大幅に削減したにもかかわらず、さらなる改善をもたらす。 ダウンサンプルトークンによる自己注意に基づいて,本論文では,U字型DiT(U-DiT)のシリーズを提案し,U-DiTモデルの異常な性能を示すための広範な実験を行う。 提案されたU-DiTは、計算コストのわずか1/6でDiT-XL/2を上回った。 コードはhttps://github.com/YuchuanTian/U-DiT.comで入手できる。

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