論文の概要: MaskBit: Embedding-free Image Generation via Bit Tokens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16211v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 16:12:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-26 05:17:23.272858
• Title: MaskBit: Embedding-free Image Generation via Bit Tokens
• Title（参考訳）: MaskBit:Bit Tokensによる埋め込み不要画像生成
• Authors: Mark Weber, Lijun Yu, Qihang Yu, Xueqing Deng, Xiaohui Shen, Daniel Cremers, Liang-Chieh Chen,
• Abstract要約: 我々は,VQGANの実証的,体系的な検討を行い,近代化されたVQGANを導いた。 ビットトークンを直接操作する新しい埋め込み不要な生成ネットワークは、ImageNet 256x256ベンチマークで1.52の最先端FIDを達成し、わずか305Mパラメータのコンパクトなジェネレータモデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.827480008982185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Masked transformer models for class-conditional image generation have become a compelling alternative to diffusion models. Typically comprising two stages - an initial VQGAN model for transitioning between latent space and image space, and a subsequent Transformer model for image generation within latent space - these frameworks offer promising avenues for image synthesis. In this study, we present two primary contributions: Firstly, an empirical and systematic examination of VQGANs, leading to a modernized VQGAN. Secondly, a novel embedding-free generation network operating directly on bit tokens - a binary quantized representation of tokens with rich semantics. The first contribution furnishes a transparent, reproducible, and high-performing VQGAN model, enhancing accessibility and matching the performance of current state-of-the-art methods while revealing previously undisclosed details. The second contribution demonstrates that embedding-free image generation using bit tokens achieves a new state-of-the-art FID of 1.52 on the ImageNet 256x256 benchmark, with a compact generator model of mere 305M parameters.
• Abstract（参考訳）: クラス条件画像生成のためのマスク変圧器モデルは拡散モデルに代わる魅力的な代替品となっている。 通常、2つのステージ - 潜時空間と画像空間を移行するための初期VQGANモデルと、潜時空間内での画像生成のためのトランスフォーマーモデル - から構成される。 本研究では,まず,VQGANの実証的,系統的な検討を行い,VQGANを近代化した。 第二に、ビットトークンを直接操作する新しい埋め込み不要な生成ネットワーク - リッチセマンティクスを備えたトークンのバイナリ量子化表現。 最初のコントリビューションは透明で再現性が高く、高性能なVQGANモデルを提供し、アクセシビリティを高め、現在の最先端メソッドのパフォーマンスに適合すると同時に、未公表の詳細を明らかにしている。 第2のコントリビューションは、ビットトークンを用いた埋め込み不要な画像生成がImageNet 256x256ベンチマークで1.52の最先端FIDを達成し、わずか305Mパラメータのコンパクトなジェネレータモデルであることを示している。

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