論文の概要: Class-Conditional self-reward mechanism for improved Text-to-Image models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13473v1
• Date: Wed, 22 May 2024 09:28:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 00:45:22.989065
• Title: Class-Conditional self-reward mechanism for improved Text-to-Image models
• Title（参考訳）: テキスト・ツー・イメージモデルの改良のためのクラス・コンディショナル・セルフ・リワード機構
• Authors: Safouane El Ghazouali, Arnaud Gucciardi, Umberto Michelucci,
• Abstract要約: 我々は、自己回帰モデルの概念に基づいて、テキストから画像への生成AIモデルに匹敵するビジョンを導入する。 このアプローチは、自己生成した自己判断データセット上での微調整拡散モデルによって機能する。 既存の商用および研究用テキスト・ツー・イメージ・モデルよりも60%以上優れていると評価されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8434042562191815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-rewarding have emerged recently as a powerful tool in the field of Natural Language Processing (NLP), allowing language models to generate high-quality relevant responses by providing their own rewards during training. This innovative technique addresses the limitations of other methods that rely on human preferences. In this paper, we build upon the concept of self-rewarding models and introduce its vision equivalent for Text-to-Image generative AI models. This approach works by fine-tuning diffusion model on a self-generated self-judged dataset, making the fine-tuning more automated and with better data quality. The proposed mechanism makes use of other pre-trained models such as vocabulary based-object detection, image captioning and is conditioned by the a set of object for which the user might need to improve generated data quality. The approach has been implemented, fine-tuned and evaluated on stable diffusion and has led to a performance that has been evaluated to be at least 60\% better than existing commercial and research Text-to-image models. Additionally, the built self-rewarding mechanism allowed a fully automated generation of images, while increasing the visual quality of the generated images and also more efficient following of prompt instructions. The code used in this work is freely available on https://github.com/safouaneelg/SRT2I.
• Abstract（参考訳）: 最近、自然言語処理(NLP)の分野で強力なツールとしてセルフリワードが登場し、トレーニング中に自分自身の報酬を提供することで、言語モデルが高品質な応答を生成できるようになった。 この革新的な技術は、人間の好みに依存する他の方法の限界に対処する。 本稿では,自己回帰モデルの概念に基づいて,テキスト・ツー・イメージ生成AIモデルに匹敵するビジョンを導入する。 このアプローチは、自己生成した自己判断データセット上での微調整拡散モデルで動作し、より自動化され、データ品質が向上する。 提案機構は,語彙ベースオブジェクト検出や画像キャプションなどの事前学習モデルを利用し,ユーザが生成したデータ品質を改善するために必要なオブジェクトセットによって条件付けされる。 このアプローチは安定拡散に基づいて実装され、微調整され、評価され、既存の商用および研究用テキスト・ツー・イメージモデルよりも少なくとも60%高い性能が評価されている。 さらに、構築された自己回帰機構により、画像の完全自動生成が可能となり、生成した画像の視覚的品質が向上し、プロンプト命令の追従性が向上した。 この作業で使用されるコードはhttps://github.com/safouaneelg/SRT2Iで無料で利用できる。

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