論文の概要: Information Theoretic Text-to-Image Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20759v1
• Date: Fri, 31 May 2024 12:20:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 14:47:24.330443
• Title: Information Theoretic Text-to-Image Alignment
• Title（参考訳）: 情報理論によるテキストと画像のアライメント
• Authors: Chao Wang, Giulio Franzese, Alessandro Finamore, Massimo Gallo, Pietro Michiardi,
• Abstract要約: 本稿では,ステア画像生成のための情報理論アライメント尺度を用いた新しい手法を提案する。 提案手法は最先端の手法よりも優れているが,MIを推定するためには事前学習されたデノナイジングネットワークを必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.396917351264655
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models for Text-to-Image (T2I) conditional generation have seen tremendous success recently. Despite their success, accurately capturing user intentions with these models still requires a laborious trial and error process. This challenge is commonly identified as a model alignment problem, an issue that has attracted considerable attention by the research community. Instead of relying on fine-grained linguistic analyses of prompts, human annotation, or auxiliary vision-language models to steer image generation, in this work we present a novel method that relies on an information-theoretic alignment measure. In a nutshell, our method uses self-supervised fine-tuning and relies on point-wise mutual information between prompts and images to define a synthetic training set to induce model alignment. Our comparative analysis shows that our method is on-par or superior to the state-of-the-art, yet requires nothing but a pre-trained denoising network to estimate MI and a lightweight fine-tuning strategy.
• Abstract（参考訳）: テキスト・トゥ・イメージ・コンディショナル・ジェネレーション(T2I)の拡散モデルは近年大きな成功を収めている。 彼らの成功にもかかわらず、これらのモデルでユーザの意図を正確に捉えるには、依然として厳しい試行錯誤とエラー処理が必要である。 この課題はモデルアライメント問題として一般的に認識されており、研究コミュニティからかなりの注目を集めている。 本研究では,情報理論的アライメント尺度に依存する新たな手法を提案する。 簡単に言えば,本手法は自己教師型微調整を用いて,プロンプトと画像間のポイントワイドな相互情報に依存して,モデルアライメントを誘導するための合成トレーニングセットを定義する。 比較分析の結果,本手法は最先端の手法よりも優れているが,MIと軽量微調整戦略を推定するために,事前学習ネットワークを必要としないことがわかった。

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