論文の概要: Exploring the Role of Large Language Models in Prompt Encoding for Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11831v1
- Date: Mon, 17 Jun 2024 17:59:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 13:04:25.317063
- Title: Exploring the Role of Large Language Models in Prompt Encoding for Diffusion Models
- Title（参考訳）: 拡散モデルのプロンプト符号化における大規模言語モデルの役割を探る
- Authors: Bingqi Ma, Zhuofan Zong, Guanglu Song, Hongsheng Li, Yu Liu,
- Abstract要約: デコーダのみの変換器をベースとした大規模言語モデル(LLM)は、優れたテキスト理解能力を示している。
LLMの能力をフル活用するための新しいフレームワークを提案する。
さらに, LLM-Infused Diffusion Transformer (LI-DiT) を設計した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.891427362223176
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) based on decoder-only transformers have demonstrated superior text understanding capabilities compared to CLIP and T5-series models. However, the paradigm for utilizing current advanced LLMs in text-to-image diffusion models remains to be explored. We observed an unusual phenomenon: directly using a large language model as the prompt encoder significantly degrades the prompt-following ability in image generation. We identified two main obstacles behind this issue. One is the misalignment between the next token prediction training in LLM and the requirement for discriminative prompt features in diffusion models. The other is the intrinsic positional bias introduced by the decoder-only architecture. To deal with this issue, we propose a novel framework to fully harness the capabilities of LLMs. Through the carefully designed usage guidance, we effectively enhance the text representation capability for prompt encoding and eliminate its inherent positional bias. This allows us to integrate state-of-the-art LLMs into the text-to-image generation model flexibly. Furthermore, we also provide an effective manner to fuse multiple LLMs into our framework. Considering the excellent performance and scaling capabilities demonstrated by the transformer architecture, we further design an LLM-Infused Diffusion Transformer (LI-DiT) based on the framework. We conduct extensive experiments to validate LI-DiT across model size and data size. Benefiting from the inherent ability of the LLMs and our innovative designs, the prompt understanding performance of LI-DiT easily surpasses state-of-the-art open-source models as well as mainstream closed-source commercial models including Stable Diffusion 3, DALL-E 3, and Midjourney V6. The powerful LI-DiT-10B will be available after further optimization and security checks.
- Abstract（参考訳）: デコーダのみの変換器をベースとした大規模言語モデル(LLM)は、CLIPやT5シリーズモデルと比較して、優れたテキスト理解能力を示している。
しかし,テキストから画像への拡散モデルにおいて,現在進行しているLCMを利用するためのパラダイムについて検討する。
我々は,プロンプトエンコーダとして大規模言語モデルを直接使用することにより,画像生成におけるプロンプト追従能力を著しく低下させるという異常な現象を観察した。
私たちはこの問題の主な障害を2つ挙げた。
一つは、LLMにおける次のトークン予測トレーニングと拡散モデルにおける識別的プロンプト特徴の要求との相違である。
もう1つは、デコーダのみのアーキテクチャによって導入された本質的な位置バイアスである。
この問題に対処するために,LLMの能力をフル活用するための新しいフレームワークを提案する。
慎重に設計された利用指導を通じて、エンコーディングの促進と、その固有の位置バイアスの排除のために、テキスト表現能力を効果的に強化する。
これにより、最先端のLCMをテキスト・画像生成モデルに柔軟に統合することができる。
さらに,フレームワークに複数のLSMを融合させる効果的な方法も提供する。
トランスアーキテクチャが示す優れた性能とスケーリング機能を考慮すると,LLM-Infused Diffusion Transformer (LI-DiT) をさらに設計する。
モデルサイズとデータサイズにまたがるLI-DiTの検証を行う。
LI-DiTの即時理解性能は,LLMの本質的な能力や革新的な設計に特化して,現状のオープンソースモデルや,DALL-E 3 やMidjourney V6 といった主流のクローズドソースの商用モデルに勝る。
強力なLI-DiT-10Bはさらなる最適化とセキュリティチェックの後利用可能になる。
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