論文の概要: Autoregressive Image Generation without Vector Quantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11838v3
• Date: Fri, 01 Nov 2024 14:45:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 21:01:25.345905
• Title: Autoregressive Image Generation without Vector Quantization
• Title（参考訳）: ベクトル量子化のない自己回帰画像生成
• Authors: Tianhong Li, Yonglong Tian, He Li, Mingyang Deng, Kaiming He,
• Abstract要約: 従来の知恵では、画像生成のための自己回帰モデルは一般にベクトル量子化トークンを伴っている。 本研究では,拡散法を用いて確率分布の確率分布をモデル化し,連続値空間に自己回帰モデルを適用することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.798754606008067
• License:
• Abstract: Conventional wisdom holds that autoregressive models for image generation are typically accompanied by vector-quantized tokens. We observe that while a discrete-valued space can facilitate representing a categorical distribution, it is not a necessity for autoregressive modeling. In this work, we propose to model the per-token probability distribution using a diffusion procedure, which allows us to apply autoregressive models in a continuous-valued space. Rather than using categorical cross-entropy loss, we define a Diffusion Loss function to model the per-token probability. This approach eliminates the need for discrete-valued tokenizers. We evaluate its effectiveness across a wide range of cases, including standard autoregressive models and generalized masked autoregressive (MAR) variants. By removing vector quantization, our image generator achieves strong results while enjoying the speed advantage of sequence modeling. We hope this work will motivate the use of autoregressive generation in other continuous-valued domains and applications. Code is available at: https://github.com/LTH14/mar.
• Abstract（参考訳）: 従来の知恵では、画像生成のための自己回帰モデルは一般にベクトル量子化トークンを伴っている。 離散値空間はカテゴリー分布の表現を容易にするが、自己回帰モデリングは必要ではない。 本研究では,拡散法を用いて確率分布の確率分布をモデル化し,連続値空間に自己回帰モデルを適用することを提案する。 カテゴリー的クロスエントロピー損失を使用するのではなく、拡散損失関数を定義し、各確率をモデル化する。 このアプローチは、離散値トークン化器の必要性を排除する。 本研究は,標準的な自己回帰モデルや一般化マスク自己回帰(MAR)変異など,幅広い症例で有効性を評価する。 ベクトル量子化を除去することにより、画像生成装置は、シーケンスモデリングの速度優位性を享受しながら、強い結果が得られる。 この作業が、他の継続的な価値のあるドメインやアプリケーションで自動回帰生成の使用を動機付けることを願っています。 コードは、https://github.com/LTH14/mar.comで入手できる。

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