論文の概要: Improving GFlowNets for Text-to-Image Diffusion Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00633v1
• Date: Sun, 2 Jun 2024 06:36:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 04:06:06.974434
• Title: Improving GFlowNets for Text-to-Image Diffusion Alignment
• Title（参考訳）: テキスト・画像拡散アライメントのためのGFlowNetsの改良
• Authors: Dinghuai Zhang, Yizhe Zhang, Jiatao Gu, Ruixiang Zhang, Josh Susskind, Navdeep Jaitly, Shuangfei Zhai,
• Abstract要約: 拡散モデルは、視覚データを生成するためのテキストデファクトアプローチとなっている。 後流拡散モデルに対する textbfGFlowNet (DAG) アルゴリズムを用いた textbfDiffusion textbfAlignment を提案する。 提案手法は,大規模テキスト・画像拡散モデルと報酬情報とを効果的に一致させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.42367859859971
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Diffusion models have become the \textit{de-facto} approach for generating visual data, which are trained to match the distribution of the training dataset. In addition, we also want to control generation to fulfill desired properties such as alignment to a text description, which can be specified with a black-box reward function. Prior works fine-tune pretrained diffusion models to achieve this goal through reinforcement learning-based algorithms. Nonetheless, they suffer from issues including slow credit assignment as well as low quality in their generated samples. In this work, we explore techniques that do not directly maximize the reward but rather generate high-reward images with relatively high probability -- a natural scenario for the framework of generative flow networks (GFlowNets). To this end, we propose the \textbf{D}iffusion \textbf{A}lignment with \textbf{G}FlowNet (DAG) algorithm to post-train diffusion models with black-box property functions. Extensive experiments on Stable Diffusion and various reward specifications corroborate that our method could effectively align large-scale text-to-image diffusion models with given reward information.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、トレーニングデータセットの分布に合わせてトレーニングされた、視覚データを生成するための \textit{de-facto} アプローチになっている。 さらに、ブラックボックスの報酬関数で指定できるテキスト記述へのアライメントなど、所望のプロパティを満たすために生成を制御したいとも考えています。 前者は、強化学習に基づくアルゴリズムにより、この目標を達成するために、事前訓練された拡散モデルを微調整する。 それでも彼らは、クレジット割り当ての遅さや、生成されたサンプルの品質の低下といった問題に悩まされている。 本研究では,生成フローネットワーク(GFlowNets)のフレームワークにおいて,報酬を直接最大化するのではなく,比較的高い確率で高解像度画像を生成する手法を検討する。 この目的のために、ブラックボックス特性関数を持つ後流拡散モデルに対して、 \textbf{D}iffusion \textbf{A}lignment with \textbf{G}FlowNet (DAG) アルゴリズムを提案する。 安定拡散および様々な報酬仕様に関する広範囲な実験は,提案手法が大規模テキスト・画像拡散モデルと与えられた報酬情報とを効果的に整合させることができることを裏付けるものである。

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