論文の概要: EvolveDirector: Approaching Advanced Text-to-Image Generation with Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07133v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 04:03:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 22:06:43.495189
• Title: EvolveDirector: Approaching Advanced Text-to-Image Generation with Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: EvolveDirector:大規模視覚言語モデルによる高度なテキスト・画像生成へのアプローチ
• Authors: Rui Zhao, Hangjie Yuan, Yujie Wei, Shiwei Zhang, Yuchao Gu, Lingmin Ran, Xiang Wang, Zhangjie Wu, Junhao Zhang, Yingya Zhang, Mike Zheng Shou,
• Abstract要約: 我々はEvolveDirectorを導入し、公開リソースを使用した高度なモデルに匹敵するテキスト・画像生成モデルをトレーニングする。 このフレームワークは、公開APIを通じて高度なモデルと対話して、ベースモデルをトレーニングするためのテキストイメージデータペアを取得する。 我々は,事前学習された大規模視覚言語モデル(VLM)を活用し,基礎モデルの進化を導く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.576853882830896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent advancements in generation models have showcased remarkable capabilities in generating fantastic content. However, most of them are trained on proprietary high-quality data, and some models withhold their parameters and only provide accessible application programming interfaces (APIs), limiting their benefits for downstream tasks. To explore the feasibility of training a text-to-image generation model comparable to advanced models using publicly available resources, we introduce EvolveDirector. This framework interacts with advanced models through their public APIs to obtain text-image data pairs to train a base model. Our experiments with extensive data indicate that the model trained on generated data of the advanced model can approximate its generation capability. However, it requires large-scale samples of 10 million or more. This incurs significant expenses in time, computational resources, and especially the costs associated with calling fee-based APIs. To address this problem, we leverage pre-trained large vision-language models (VLMs) to guide the evolution of the base model. VLM continuously evaluates the base model during training and dynamically updates and refines the training dataset by the discrimination, expansion, deletion, and mutation operations. Experimental results show that this paradigm significantly reduces the required data volume. Furthermore, when approaching multiple advanced models, EvolveDirector can select the best samples generated by them to learn powerful and balanced abilities. The final trained model Edgen is demonstrated to outperform these advanced models. The code and model weights are available at https://github.com/showlab/EvolveDirector.
• Abstract（参考訳）: 世代モデルの最近の進歩は、素晴らしいコンテンツを生成する際、顕著な能力を示した。 しかし、そのほとんどはプロプライエタリな高品質なデータに基づいてトレーニングされており、いくつかのモデルはパラメータを保持せず、アクセス可能なアプリケーションプログラミングインターフェース(API)のみを提供し、下流タスクのメリットを制限している。 公開リソースを用いた高度なモデルに匹敵するテキスト・画像生成モデルのトレーニングの実現可能性を検討するため,EvolveDirectorを紹介した。 このフレームワークは、公開APIを通じて高度なモデルと対話して、ベースモデルをトレーニングするためのテキストイメージデータペアを取得する。 大規模データを用いた実験により,先進モデルの生成されたデータに基づいて学習したモデルが,その生成能力を近似できることが示唆された。 しかし、1000万以上の大規模なサンプルが必要である。 これにより、時間や計算リソース、特に料金ベースのAPIの呼び出しに伴うコストが大幅に削減される。 この問題に対処するために,事前学習された大規模視覚言語モデル(VLM)を活用し,基礎モデルの進化を導く。 VLMはトレーニング中にベースモデルを継続的に評価し、識別、拡張、削除、突然変異操作によってトレーニングデータセットを動的に更新し、洗練する。 実験結果から,このパラダイムは要求されるデータ量を大幅に削減することが示された。 さらに、複数の高度なモデルにアプローチする場合、EvolveDirectorはそれらによって生成された最高のサンプルを選択して、強力でバランスの取れた能力を学ぶことができる。 最終的な訓練されたモデルであるEdgenは、これらの先進的なモデルを上回るパフォーマンスを示す。 コードとモデルの重み付けはhttps://github.com/showlab/EvolveDirector.comで確認できる。

関連論文リスト

• POINTS: Improving Your Vision-language Model with Affordable Strategies [28.611705477757454]
  視覚言語モデルの最新の進歩を利用して、ロバストなベースラインモデルを訓練する。 我々は、パープレキシティーを用いて事前学習データをフィルタリングし、トレーニングのための最も低いパープレキシティーデータを選択する。 視覚的なインストラクションチューニングでは、さまざまなデータセットでモデルスープを使用して、より多くのデータセットを追加することで、限界的な改善を実現しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-07T13:41:37Z)
• Data-Juicer Sandbox: A Comprehensive Suite for Multimodal Data-Model Co-development [67.55944651679864]
  統合データモデル共同開発に適した新しいサンドボックススイートを提案する。 このサンドボックスは包括的な実験プラットフォームを提供し、データとモデルの両方の迅速なイテレーションと洞察駆動による改善を可能にする。 また、徹底的なベンチマークから得られた実りある洞察を明らかにし、データ品質、多様性、モデル行動の間の重要な相互作用に光を当てています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T14:40:07Z)
• Knowledge Fusion By Evolving Weights of Language Models [5.354527640064584]
  本稿では,複数のモデルを統一モデルに統合するアプローチについて検討する。 本稿では進化的アルゴリズムに触発されたEvolverという知識融合手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T02:12:34Z)
• Diffusion-Based Neural Network Weights Generation [80.89706112736353]
  D2NWGは拡散に基づくニューラルネットワーク重み生成技術であり、転送学習のために高性能な重みを効率よく生成する。 本稿では,ニューラルネットワーク重み生成のための遅延拡散パラダイムを再放送するために,生成的ハイパー表現学習を拡張した。 我々のアプローチは大規模言語モデル(LLM)のような大規模アーキテクチャにスケーラブルであり、現在のパラメータ生成技術の限界を克服しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T08:34:23Z)
• Data-efficient Large Vision Models through Sequential Autoregression [58.26179273091461]
  限られたデータセットに基づいて,効率的な自己回帰に基づく視覚モデルを構築する。 このモデルは,高レベル・低レベルのセマンティック理解の両方にまたがる視覚的タスクにおいて,その習熟度をいかに達成するかを実証する。 我々の経験的評価は、モデルが様々なタスクに適応する際の機敏さを強調し、パラメータフットプリントの大幅な削減を図った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T13:41:53Z)
• On the Stability of Iterative Retraining of Generative Models on their own Data [56.153542044045224]
  混合データセットに対する生成モデルの訓練が与える影響について検討する。 まず、初期生成モデルがデータ分布を十分に近似する条件下で反復学習の安定性を実証する。 我々は、正規化フローと最先端拡散モデルを繰り返し訓練することにより、合成画像と自然画像の両方に関する我々の理論を実証的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-30T16:41:04Z)
• Matching Pairs: Attributing Fine-Tuned Models to their Pre-Trained Large Language Models [11.57282859281814]
  異なる知識レベルと属性戦略を考慮し、最良の方法で10の微調整されたモデルのうち8つを正確に追跡できることに気付きます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T17:42:48Z)
• eP-ALM: Efficient Perceptual Augmentation of Language Models [70.47962271121389]
  本稿では,既存モデルの適応性を向上するための直接的な取り組みを提案し,認識を伴う言語モデルの拡張を提案する。 視覚言語タスクに事前訓練されたモデルを適用するための既存のアプローチは、その効率を妨げているいくつかの重要なコンポーネントに依存している。 総パラメータの99%以上を凍結し,1つの直線射影層のみをトレーニングし,1つのトレーニング可能なトークンのみを予測することにより,我々のアプローチ(eP-ALM)は,VQAとCaptioningの他のベースラインよりも有意に優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-20T19:20:34Z)
• Dataless Knowledge Fusion by Merging Weights of Language Models [51.8162883997512]
  微調整された事前学習言語モデルは、下流のNLPモデルを構築するための主要なパラダイムとなっている。 これは、より優れた単一モデルを生み出すために、個々のモデル間で知識を融合させる障壁を生み出します。 パラメータ空間のモデルをマージするデータレス知識融合法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-19T20:46:43Z)
• Revealing Secrets From Pre-trained Models [2.0249686991196123]
  トランスファーラーニングは多くの新しいディープラーニングアルゴリズムで広く採用されている。 本研究では,事前学習モデルと微調整モデルが重み値に非常によく似ていることを示す。 ブラックボックスの被害者モデルで使用されるモデルアーキテクチャと事前訓練モデルを明らかにするモデル抽出攻撃を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-19T20:19:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。