論文の概要: Towards Understanding the Working Mechanism of Text-to-Image Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15330v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 12:01:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:25:57.145552
• Title: Towards Understanding the Working Mechanism of Text-to-Image Diffusion Model
• Title（参考訳）: テキスト・画像拡散モデルの作業メカニズムの理解に向けて
• Authors: Mingyang Yi, Aoxue Li, Yi Xin, Zhenguo Li,
• Abstract要約: 近年,高画質テキスト・トゥ・イメージ(T2I)生成に強力な遅延拡散確率モデル (DPM) が適用されている。 段階的デノナイジング生成過程における中間状態を調べることでDPMの背後にあるメカニズムを解明する。 本稿では,テキストガイダンスを適切に取り除き,T2I生成プロセスの高速化に本観測を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.24046436423511
• License:
• Abstract: Recently, the strong latent Diffusion Probabilistic Model (DPM) has been applied to high-quality Text-to-Image (T2I) generation (e.g., Stable Diffusion), by injecting the encoded target text prompt into the gradually denoised diffusion image generator. Despite the success of DPM in practice, the mechanism behind it remains to be explored. To fill this blank, we begin by examining the intermediate statuses during the gradual denoising generation process in DPM. The empirical observations indicate, the shape of image is reconstructed after the first few denoising steps, and then the image is filled with details (e.g., texture). The phenomenon is because the low-frequency signal (shape relevant) of the noisy image is not corrupted until the final stage in the forward process (initial stage of generation) of adding noise in DPM. Inspired by the observations, we proceed to explore the influence of each token in the text prompt during the two stages. After a series of experiments of T2I generations conditioned on a set of text prompts. We conclude that in the earlier generation stage, the image is mostly decided by the special token [\texttt{EOS}] in the text prompt, and the information in the text prompt is already conveyed in this stage. After that, the diffusion model completes the details of generated images by information from themselves. Finally, we propose to apply this observation to accelerate the process of T2I generation by properly removing text guidance, which finally accelerates the sampling up to 25\%+.
• Abstract（参考訳）: 近年,高画質のテキスト・トゥ・イメージ(T2I)生成には,符号化されたターゲットテキストを段階的に復号化拡散画像生成器にインジェクションすることにより,強力な遅延拡散確率モデル(DPM)が適用されている。 DPMが実際に成功したにも拘わらず、そのメカニズムはまだ解明されていない。 この空白を埋めるために、我々はDPMにおける段階的な騒音発生過程における中間状態を調べることから始める。 経験的観察は、最初の数ステップ後に画像の形状が再構成され、さらに詳細(例えばテクスチャ)で画像が満たされることを示している。 この現象は、DPMにノイズを付加する前処理(生成初期)の最終段階までノイズ画像の低周波信号(形状関連)が劣化しないためである。 本研究は,2段階間のテキストプロンプトにおける各トークンの影響について検討する。 一連のT2I世代の実験の後、一連のテキストプロンプトに条件付けされた。 我々は、初期段階では、画像はテキストプロンプト内の特別なトークン [\texttt{EOS}] によって決定され、テキストプロンプト内の情報は、この段階で既に伝達されていると結論付けている。 その後、拡散モデルは、生成した画像の詳細を自身からの情報により完成する。 最後に,テキストガイダンスを適切に除去することで,T2I生成のプロセスの高速化にこの観測を適用し,最終的に25\%以上のサンプリングを高速化する。

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