論文の概要: Optimizing Resource Consumption in Diffusion Models through Hallucination Early Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10597v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 18:00:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 20:59:28.857794
• Title: Optimizing Resource Consumption in Diffusion Models through Hallucination Early Detection
• Title（参考訳）: 幻覚早期検出による拡散モデルにおける資源消費の最適化
• Authors: Federico Betti, Lorenzo Baraldi, Lorenzo Baraldi, Rita Cucchiara, Nicu Sebe,
• Abstract要約: 拡散過程の開始時に不正確な世代を迅速に検出する新しいパラダイムであるHEaD(Hallucination Early Detection)を導入する。 HEaDは計算資源を節約し,生成過程を高速化して完全な画像を得ることを示す。 その結果,HEaDは2つのオブジェクトのシナリオで生成時間の最大12%を節約できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.22082662250999
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have significantly advanced generative AI, but they encounter difficulties when generating complex combinations of multiple objects. As the final result heavily depends on the initial seed, accurately ensuring the desired output can require multiple iterations of the generation process. This repetition not only leads to a waste of time but also increases energy consumption, echoing the challenges of efficiency and accuracy in complex generative tasks. To tackle this issue, we introduce HEaD (Hallucination Early Detection), a new paradigm designed to swiftly detect incorrect generations at the beginning of the diffusion process. The HEaD pipeline combines cross-attention maps with a new indicator, the Predicted Final Image, to forecast the final outcome by leveraging the information available at early stages of the generation process. We demonstrate that using HEaD saves computational resources and accelerates the generation process to get a complete image, i.e. an image where all requested objects are accurately depicted. Our findings reveal that HEaD can save up to 12% of the generation time on a two objects scenario and underscore the importance of early detection mechanisms in generative models.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、かなり高度な生成AIを持つが、複数のオブジェクトの複雑な組み合わせを生成する際には困難に直面する。 最終的な結果が初期シードに大きく依存するため、所望の出力を正確に保証するには、生成プロセスの複数イテレーションが必要になる。 この繰り返しは時間の無駄につながるだけでなく、エネルギー消費も増加させ、複雑な生成タスクにおける効率性と精度の課題を反映している。 この問題に対処するために,拡散過程の開始時に不正確な世代を迅速に検出する新しいパラダイムであるHEaD(Hallucination Early Detection)を導入する。 HEaDパイプラインは、クロスアテンションマップと新しい指標である予測最終画像を組み合わせて、生成プロセスの初期段階で利用可能な情報を活用することで最終的な結果を予測する。 HEaDを用いることで、計算資源を節約し、生成プロセスを加速し、完全な画像を得る。 以上の結果から,HEaDは2つのオブジェクトのシナリオにおいて生成時間の最大12%を節約でき,生成モデルにおける早期検出機構の重要性を浮き彫りにすることができることがわかった。

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