論文の概要: Representation Alignment for Generation: Training Diffusion Transformers Is Easier Than You Think

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06940v2
• Date: Thu, 05 Dec 2024 07:39:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:38:02.127453
• Title: Representation Alignment for Generation: Training Diffusion Transformers Is Easier Than You Think
• Title（参考訳）: 進化のための表現アライメント:教育用拡散トランスフォーマーは想像より簡単
• Authors: Sihyun Yu, Sangkyung Kwak, Huiwon Jang, Jongheon Jeong, Jonathan Huang, Jinwoo Shin, Saining Xie,
• Abstract要約: 生成のための大規模拡散モデルの訓練における主要なボトルネックは、これらの表現を効果的に学習することにある。 本稿では,RePresentation Alignment (REPA) と呼ばれる単純な正規化を導入し,ノイズの多い入力隠れ状態の投影を,外部の事前学習された視覚エンコーダから得られるクリーンな画像表現と整合させる手法を提案する。 我々の単純な戦略は、一般的な拡散やDiTsやSiTsといったフローベースのトランスフォーマーに適用した場合、トレーニング効率と生成品質の両方に大きな改善をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.48325960659822
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• Abstract: Recent studies have shown that the denoising process in (generative) diffusion models can induce meaningful (discriminative) representations inside the model, though the quality of these representations still lags behind those learned through recent self-supervised learning methods. We argue that one main bottleneck in training large-scale diffusion models for generation lies in effectively learning these representations. Moreover, training can be made easier by incorporating high-quality external visual representations, rather than relying solely on the diffusion models to learn them independently. We study this by introducing a straightforward regularization called REPresentation Alignment (REPA), which aligns the projections of noisy input hidden states in denoising networks with clean image representations obtained from external, pretrained visual encoders. The results are striking: our simple strategy yields significant improvements in both training efficiency and generation quality when applied to popular diffusion and flow-based transformers, such as DiTs and SiTs. For instance, our method can speed up SiT training by over 17.5$\times$, matching the performance (without classifier-free guidance) of a SiT-XL model trained for 7M steps in less than 400K steps. In terms of final generation quality, our approach achieves state-of-the-art results of FID=1.42 using classifier-free guidance with the guidance interval.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、(生成的な)拡散モデルにおける認知過程がモデル内で意味のある(差別的な)表現を誘導できることが示されている。 生成のための大規模拡散モデルの訓練における主要なボトルネックは、これらの表現を効果的に学習することにある、と我々は主張する。 さらに、拡散モデルのみに頼らずに、高品質な外部視覚表現を組み込むことで、学習をより容易にすることができる。 本稿では,RePresentation Alignment (REPA) と呼ばれる単純な正規化を導入し,ノイズの多い入力隠れ状態の投影を,外部の事前学習された視覚エンコーダから得られるクリーンな画像表現と整合させる手法を提案する。 我々の単純な戦略は、一般的な拡散やDiTsやSiTsといったフローベースのトランスフォーマーに適用した場合、トレーニング効率と生成品質の両方に大きな改善をもたらす。 例えば、本手法は、400K未満のステップで7MステップでトレーニングされたSiT-XLモデルの性能(分類子なしガイダンスなしで)をマッチングすることにより、SiTトレーニングを17.5$\times$で高速化することができる。 最終生成品質の面では,FID=1.42の指導間隔を付与した分類器フリーガイダンスを用いて,最先端のFID=1.42を実現する。

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