論文の概要: Subject-driven Text-to-Image Generation via Preference-based Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12164v1
- Date: Tue, 16 Jul 2024 20:40:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-18 19:08:36.770812
- Title: Subject-driven Text-to-Image Generation via Preference-based Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 選好型強化学習による主観的テキスト・ツー・イメージ生成
- Authors: Yanting Miao, William Loh, Suraj Kothawade, Pascal Poupart, Abdullah Rashwan, Yeqing Li,
- Abstract要約: 我々は、信頼できる報酬信号を提供する$lambda$-Harmonic reward関数を提示する。
提案アルゴリズムは,最新のCLIP-Iスコア0.833,CLIP-Tスコア0.314をDreamBench上で達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.217337720633076
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Text-to-image generative models have recently attracted considerable interest, enabling the synthesis of high-quality images from textual prompts. However, these models often lack the capability to generate specific subjects from given reference images or to synthesize novel renditions under varying conditions. Methods like DreamBooth and Subject-driven Text-to-Image (SuTI) have made significant progress in this area. Yet, both approaches primarily focus on enhancing similarity to reference images and require expensive setups, often overlooking the need for efficient training and avoiding overfitting to the reference images. In this work, we present the $\lambda$-Harmonic reward function, which provides a reliable reward signal and enables early stopping for faster training and effective regularization. By combining the Bradley-Terry preference model, the $\lambda$-Harmonic reward function also provides preference labels for subject-driven generation tasks. We propose Reward Preference Optimization (RPO), which offers a simpler setup (requiring only $3\%$ of the negative samples used by DreamBooth) and fewer gradient steps for fine-tuning. Unlike most existing methods, our approach does not require training a text encoder or optimizing text embeddings and achieves text-image alignment by fine-tuning only the U-Net component. Empirically, $\lambda$-Harmonic proves to be a reliable approach for model selection in subject-driven generation tasks. Based on preference labels and early stopping validation from the $\lambda$-Harmonic reward function, our algorithm achieves a state-of-the-art CLIP-I score of 0.833 and a CLIP-T score of 0.314 on DreamBench.
- Abstract（参考訳）: 近年,テキスト・ツー・イメージ生成モデルが注目され,テキスト・プロンプトから高品質な画像の合成が可能となった。
しかし、これらのモデルには、与えられた参照画像から特定の主題を生成する能力や、異なる条件下で新規な表現を合成する能力がないことが多い。
DreamBooth や Subject-driven Text-to-Image (SuTI) のような手法はこの分野で大きな進歩を遂げている。
しかし、どちらのアプローチも主に参照画像との類似性の向上に重点を置いており、しばしば効率的なトレーニングの必要性を見落とし、参照画像への過度な適合を避けるために高価なセットアップを必要としている。
本稿では,信頼度の高い報奨信号を提供する$\lambda$-Harmonic reward関数を提案する。
Bradley-Terry の選好モデルを組み合わせることで、$\lambda$-Harmonic reward関数は主観駆動生成タスクの選好ラベルも提供する。
本稿では,Reward Preference Optimization(RPO)を提案する。これはより簡単なセットアップ(DreamBoothが使用する負のサンプルのわずか$3\%)と,微調整のための勾配ステップの削減を実現する。
既存の方法とは異なり,本手法ではテキストエンコーダのトレーニングやテキスト埋め込みの最適化を必要とせず,U-Netコンポーネントのみを微調整することでテキストイメージアライメントを実現する。
経験的に、$\lambda$-Harmonicは、主観駆動生成タスクにおけるモデル選択の信頼性の高いアプローチであることが証明されている。
このアルゴリズムは、好みラベルと$\lambda$-Harmonic reward関数の早期停止検証に基づいて、最先端のCLIP-Iスコア0.833、DreamBenchのCLIP-Tスコア0.314を達成する。
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