論文の概要: Switti: Designing Scale-Wise Transformers for Text-to-Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01819v3
• Date: Thu, 05 Dec 2024 18:58:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 11:19:17.088938
• Title: Switti: Designing Scale-Wise Transformers for Text-to-Image Synthesis
• Title（参考訳）: Switti:テキスト対画像合成のためのスケールワイズ変換器の設計
• Authors: Anton Voronov, Denis Kuznedelev, Mikhail Khoroshikh, Valentin Khrulkov, Dmitry Baranchuk,
• Abstract要約: Swittiは、テキスト・ツー・イメージ生成のためのスケールワイズ・トランスフォーマーである。 我々は、スケールワイドトランスフォーマーは因果関係を必要としないと主張し、非因果関係を提案する。 Swittiは既存のT2I ARモデルより優れており、最先端のT2I拡散モデルと競合することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.917741217496053
• License:
• Abstract: This work presents Switti, a scale-wise transformer for text-to-image generation. Starting from existing next-scale prediction AR models, we first explore them for T2I generation and propose architectural modifications to improve their convergence and overall performance. We then argue that scale-wise transformers do not require causality and propose a non-causal counterpart facilitating ~11% faster sampling and lower memory usage while also achieving slightly better generation quality. Furthermore, we reveal that classifier-free guidance at high-resolution scales is often unnecessary and can even degrade performance. By disabling guidance at these scales, we achieve an additional sampling acceleration of ~20% and improve the generation of fine-grained details. Extensive human preference studies and automated evaluations show that Switti outperforms existing T2I AR models and competes with state-of-the-art T2I diffusion models while being up to 7 times faster.
• Abstract（参考訳）: この研究は、テキスト・ツー・イメージ生成のためのスケールワイズ・トランスフォーマーであるSwittiを提示する。 既存の次世代ARモデルから始めて、まずT2I生成のためにそれらを探索し、その収束性と全体的な性能を改善するためのアーキテクチャ修正を提案する。 そこで我々は,スケールワイドトランスフォーマーは因果性を必要としないと主張し,サンプリングを11%高速化し,メモリ使用量を減らすとともに,生成品質をわずかに向上させる非因果的変換法を提案する。 さらに,高分解能スケールでの分類器フリーガイダンスは不要であり,性能を低下させる可能性があることも明らかにした。 これらのスケールでガイダンスを無効にすることで、サンプリングアクセラレーションが約20%向上し、きめ細かい細部の生成が向上する。 大規模な人間の嗜好調査と自動評価の結果、Swittiは既存のT2I ARモデルより優れており、最先端のT2I拡散モデルと競合し、最大7倍高速であることがわかった。

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