論文の概要: Randomized Autoregressive Visual Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00776v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 17:59:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:40:11.610628
• Title: Randomized Autoregressive Visual Generation
• Title（参考訳）: ランダム化された自己回帰視覚生成
• Authors: Qihang Yu, Ju He, Xueqing Deng, Xiaohui Shen, Liang-Chieh Chen,
• Abstract要約: 本稿では,視覚生成のためのランダム化自己回帰モデリング(RAR)を提案する。 RARは、言語モデリングフレームワークとの完全な互換性を維持しながら、画像生成タスクに最先端のパフォーマンスを新たに設定する。 ImageNet-256ベンチマークでは、RARはFIDスコアが1.48に達し、最先端の自己回帰画像生成装置に勝るだけでなく、拡散ベースおよびマスク付きトランスフォーマーベースの手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.195148077398223
• License:
• Abstract: This paper presents Randomized AutoRegressive modeling (RAR) for visual generation, which sets a new state-of-the-art performance on the image generation task while maintaining full compatibility with language modeling frameworks. The proposed RAR is simple: during a standard autoregressive training process with a next-token prediction objective, the input sequence-typically ordered in raster form-is randomly permuted into different factorization orders with a probability r, where r starts at 1 and linearly decays to 0 over the course of training. This annealing training strategy enables the model to learn to maximize the expected likelihood over all factorization orders and thus effectively improve the model's capability of modeling bidirectional contexts. Importantly, RAR preserves the integrity of the autoregressive modeling framework, ensuring full compatibility with language modeling while significantly improving performance in image generation. On the ImageNet-256 benchmark, RAR achieves an FID score of 1.48, not only surpassing prior state-of-the-art autoregressive image generators but also outperforming leading diffusion-based and masked transformer-based methods. Code and models will be made available at https://github.com/bytedance/1d-tokenizer
• Abstract（参考訳）: 本稿では、言語モデリングフレームワークとの完全な互換性を維持しつつ、画像生成タスクに新たな最先端パフォーマンスを設定できる視覚生成のためのランダム化自動回帰モデリング(RAR)を提案する。 提案したRARは, 通常の自己回帰学習プロセスにおいて, 次トーケン予測目標を用いて, 入力シーケンスをラスタ形式でランダムに順列し, 確率 r で異なる因子化順序にランダムに置換し, r は 1 から始まり, トレーニングの途中で直線的に 0 に減衰する。 このアニーリングトレーニング戦略により、モデルはすべての因子化順序に対して期待される可能性の最大化を学習することができ、これにより、双方向コンテキストをモデル化するモデルの能力を効果的に改善することができる。 重要な点として、RARは自動回帰モデリングフレームワークの完全性を維持し、言語モデリングとの完全な互換性を確保しつつ、画像生成の性能を大幅に向上させる。 ImageNet-256ベンチマークでは、RARはFIDスコアが1.48に達し、最先端の自己回帰画像生成装置に勝るだけでなく、拡散ベースおよびマスク付きトランスフォーマーベースの手法よりも優れている。 コードとモデルはhttps://github.com/bytedance/1d-tokenizerで利用可能になる。

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