論文の概要: An Empirical Study and Analysis of Text-to-Image Generation Using Large Language Model-Powered Textual Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12914v2
• Date: Thu, 18 Jul 2024 05:14:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 20:42:05.693598
• Title: An Empirical Study and Analysis of Text-to-Image Generation Using Large Language Model-Powered Textual Representation
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたテキスト・画像生成の実証的研究
• Authors: Zhiyu Tan, Mengping Yang, Luozheng Qin, Hao Yang, Ye Qian, Qiang Zhou, Cheng Zhang, Hao Li,
• Abstract要約: 既存のメソッドは、入力プロンプトを表現するためにCLIPモデルのテキストエンコーダを利用する。 大規模言語モデル(LLM)は多言語入力を提供し、より長いコンテキストに対応し、優れたテキスト表現を実現する。 LLMのテキスト表現を用いたテキスト・ツー・イメージモデルの高速な訓練を可能にする軽量なアダプタを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.154973705998945
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One critical prerequisite for faithful text-to-image generation is the accurate understanding of text inputs. Existing methods leverage the text encoder of the CLIP model to represent input prompts. However, the pre-trained CLIP model can merely encode English with a maximum token length of 77. Moreover, the model capacity of the text encoder from CLIP is relatively limited compared to Large Language Models (LLMs), which offer multilingual input, accommodate longer context, and achieve superior text representation. In this paper, we investigate LLMs as the text encoder to improve the language understanding in text-to-image generation. Unfortunately, training text-to-image generative model with LLMs from scratch demands significant computational resources and data. To this end, we introduce a three-stage training pipeline that effectively and efficiently integrates the existing text-to-image model with LLMs. Specifically, we propose a lightweight adapter that enables fast training of the text-to-image model using the textual representations from LLMs. Extensive experiments demonstrate that our model supports not only multilingual but also longer input context with superior image generation quality.
• Abstract（参考訳）: 忠実なテキスト画像生成のための重要な前提は、テキスト入力の正確な理解である。 既存のメソッドは、入力プロンプトを表現するためにCLIPモデルのテキストエンコーダを利用する。 しかし、事前訓練されたCLIPモデルは、最大トークン長77の英語をエンコードするだけでよい。 さらに、CLIPからのテキストエンコーダのモデルキャパシティは、多言語入力を提供し、より長いコンテキストに対応し、優れたテキスト表現を実現するLarge Language Models (LLMs)と比較して比較的制限されている。 本稿では,LLMをテキストエンコーダとして検討し,テキスト・画像生成における言語理解を改善する。 残念なことに、LLMをスクラッチからトレーニングするテキスト・ツー・イメージ生成モデルには、かなりの計算資源とデータが必要である。 そこで本研究では,既存のテキスト・画像モデルとLLMを効果的かつ効率的に統合する3段階学習パイプラインを提案する。 具体的には,LLMのテキスト表現を用いたテキスト・ツー・イメージモデルの高速な訓練を可能にする軽量なアダプタを提案する。 大規模な実験により,本モデルは多言語だけでなく,画像生成品質の優れた入力コンテキストもサポートすることが示された。

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