論文の概要: DiMSUM: Diffusion Mamba -- A Scalable and Unified Spatial-Frequency Method for Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04168v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 18:59:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:40:02.852770
• Title: DiMSUM: Diffusion Mamba -- A Scalable and Unified Spatial-Frequency Method for Image Generation
• Title（参考訳）: DiMSUM: Diffusion Mamba -- 画像生成のためのスケーラブルで統一された空間周波数法
• Authors: Hao Phung, Quan Dao, Trung Dao, Hoang Phan, Dimitris Metaxas, Anh Tran,
• Abstract要約: 拡散モデルのための新しい状態空間アーキテクチャを提案する。 入力画像の局所的特徴に対する帰納バイアスを高めるために,空間情報と周波数情報を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.391439322050918
• License:
• Abstract: We introduce a novel state-space architecture for diffusion models, effectively harnessing spatial and frequency information to enhance the inductive bias towards local features in input images for image generation tasks. While state-space networks, including Mamba, a revolutionary advancement in recurrent neural networks, typically scan input sequences from left to right, they face difficulties in designing effective scanning strategies, especially in the processing of image data. Our method demonstrates that integrating wavelet transformation into Mamba enhances the local structure awareness of visual inputs and better captures long-range relations of frequencies by disentangling them into wavelet subbands, representing both low- and high-frequency components. These wavelet-based outputs are then processed and seamlessly fused with the original Mamba outputs through a cross-attention fusion layer, combining both spatial and frequency information to optimize the order awareness of state-space models which is essential for the details and overall quality of image generation. Besides, we introduce a globally-shared transformer to supercharge the performance of Mamba, harnessing its exceptional power to capture global relationships. Through extensive experiments on standard benchmarks, our method demonstrates superior results compared to DiT and DIFFUSSM, achieving faster training convergence and delivering high-quality outputs. The codes and pretrained models are released at https://github.com/VinAIResearch/DiMSUM.git.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,空間情報と周波数情報を効果的に活用し,画像生成タスクにおける入力画像の局所的特徴に対する帰納バイアスを高める,拡散モデルのための新しい状態空間アーキテクチャを提案する。 再帰型ニューラルネットワークの革命的な進歩であるMambaを含む状態空間ネットワークは、通常、左から右への入力シーケンスをスキャンするが、特に画像データの処理において、効果的なスキャン戦略を設計する上で困難に直面している。 本手法は, ウェーブレット変換をマンバに組み込むことで, 視覚入力の局所的構造認識を高め, ウェーブレットサブバンドに切り離すことにより, 周波数の長距離関係をよりよく把握できることを実証する。 これらのウェーブレットベースの出力は、大陸間融合層を介して元のマンバ出力とシームレスに処理され、空間情報と周波数情報を組み合わせて、画像生成の詳細と全体的な品質に不可欠な状態空間モデルの順序認識を最適化する。 さらに,マンバの性能をスーパーチャージするグローバルシェードトランスフォーマーを導入し,その異常なパワーを利用してグローバルな関係を捉える。 提案手法は, 標準ベンチマーク実験により, DiT や DIFFUSSM よりも優れた結果を示し, より高速なトレーニング収束を実現し, 高品質な出力を実現する。 コードと事前訓練されたモデルはhttps://github.com/VinAIResearch/DiMSUM.gitで公開されている。

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