論文の概要: I-Max: Maximize the Resolution Potential of Pre-trained Rectified Flow Transformers with Projected Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07536v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 02:26:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 16:26:23.082346
• Title: I-Max: Maximize the Resolution Potential of Pre-trained Rectified Flow Transformers with Projected Flow
• Title（参考訳）: I-Max: 投射流を伴う予修整流変圧器の分解能の最大化
• Authors: Ruoyi Du, Dongyang Liu, Le Zhuo, Qin Qi, Hongsheng Li, Zhanyu Ma, Peng Gao,
• Abstract要約: Rectified Flow Transformer (RFT) は優れたトレーニングと推論の効率を提供する。 テキスト・ツー・イメージ RFT の解像度を最大化する I-Max フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.55228067778858
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Rectified Flow Transformers (RFTs) offer superior training and inference efficiency, making them likely the most viable direction for scaling up diffusion models. However, progress in generation resolution has been relatively slow due to data quality and training costs. Tuning-free resolution extrapolation presents an alternative, but current methods often reduce generative stability, limiting practical application. In this paper, we review existing resolution extrapolation methods and introduce the I-Max framework to maximize the resolution potential of Text-to-Image RFTs. I-Max features: (i) a novel Projected Flow strategy for stable extrapolation and (ii) an advanced inference toolkit for generalizing model knowledge to higher resolutions. Experiments with Lumina-Next-2K and Flux.1-dev demonstrate I-Max's ability to enhance stability in resolution extrapolation and show that it can bring image detail emergence and artifact correction, confirming the practical value of tuning-free resolution extrapolation.
• Abstract（参考訳）: Rectified Flow Transformer (RFT) は優れたトレーニングと推論効率を提供し、拡散モデルをスケールアップするための最も有効な方向である可能性が高い。 しかし、データ品質とトレーニングコストのため、生成解像度の進歩は比較的遅い。 チューニングフリー分解能外挿法は代替となるが、現在の方法はしばしば生成安定性を低下させ、実用的な応用を制限する。 本稿では,既存の分解能外挿法を概観し,テキスト対画像RFTの分解能を最大化するためのI-Maxフレームワークを提案する。 I-Max の機能 一 安定な外挿のための新規な投射流戦略 (II)モデル知識を高分解能に一般化するための高度な推論ツールキット。 Lumina-Next-2K と Flux.1-dev による実験では、I-Max は分解能外挿の安定性を向上し、画像詳細の創発とアーチファクトの補正を実現し、チューニング不要分解能外挿の実用的価値を確認することができることを示した。

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