論文の概要: Language-Guided Image Tokenization for Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05796v2
- Date: Sat, 05 Apr 2025 18:15:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-08 14:07:57.483252
- Title: Language-Guided Image Tokenization for Generation
- Title（参考訳）: 生成のための言語誘導型画像トークン化
- Authors: Kaiwen Zha, Lijun Yu, Alireza Fathi, David A. Ross, Cordelia Schmid, Dina Katabi, Xiuye Gu,
- Abstract要約: TexTokは、言語を利用してコンパクトでハイレベルなセマンティック表現を提供する、シンプルで効果的なトークン化フレームワークである。
TexTokはテキスト条件のない従来のトークン化ツールと比較して、ImageNet-256と-512ベンチマークでそれぞれ29.2%と48.1%のFIDの改善を実現している。
バニラ DiT ジェネレータを備えた TexTok は、ImageNet-256 と -512 でそれぞれ 1.46 と 1.62 の最先端 FID スコアを達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.0859685332583
- License:
- Abstract: Image tokenization, the process of transforming raw image pixels into a compact low-dimensional latent representation, has proven crucial for scalable and efficient image generation. However, mainstream image tokenization methods generally have limited compression rates, making high-resolution image generation computationally expensive. To address this challenge, we propose to leverage language for efficient image tokenization, and we call our method Text-Conditioned Image Tokenization (TexTok). TexTok is a simple yet effective tokenization framework that leverages language to provide a compact, high-level semantic representation. By conditioning the tokenization process on descriptive text captions, TexTok simplifies semantic learning, allowing more learning capacity and token space to be allocated to capture fine-grained visual details, leading to enhanced reconstruction quality and higher compression rates. Compared to the conventional tokenizer without text conditioning, TexTok achieves average reconstruction FID improvements of 29.2% and 48.1% on ImageNet-256 and -512 benchmarks respectively, across varying numbers of tokens. These tokenization improvements consistently translate to 16.3% and 34.3% average improvements in generation FID. By simply replacing the tokenizer in Diffusion Transformer (DiT) with TexTok, our system can achieve a 93.5x inference speedup while still outperforming the original DiT using only 32 tokens on ImageNet-512. TexTok with a vanilla DiT generator achieves state-of-the-art FID scores of 1.46 and 1.62 on ImageNet-256 and -512 respectively. Furthermore, we demonstrate TexTok's superiority on the text-to-image generation task, effectively utilizing the off-the-shelf text captions in tokenization. Project page is at: https://kaiwenzha.github.io/textok/.
- Abstract（参考訳）: 画像トークン化(生画像ピクセルをコンパクトな低次元潜在表現に変換するプロセス)は、スケーラブルで効率的な画像生成に不可欠であることが証明されている。
しかし、主流の画像トークン化法は一般的に圧縮速度が限られており、高解像度の画像生成は計算コストがかかる。
この課題に対処するために、効率的な画像トークン化のために言語を活用することを提案し、その手法をText-Conditioned Image Tokenization (TexTok)と呼ぶ。
TexTokは、言語を利用してコンパクトでハイレベルなセマンティック表現を提供する、シンプルで効果的なトークン化フレームワークである。
記述的なテキストキャプションにトークン化プロセスを条件付けすることで、セマンティックラーニングを簡略化し、より詳細な視覚的詳細を捉えるために、より多くの学習能力とトークンスペースを割り当てることが可能になり、再構築品質が向上し、圧縮速度が向上する。
TexTokはテキストコンディショニングのない従来のトークンライザと比較して、ImageNet-256と-512ベンチマークでそれぞれ29.2%と48.1%のFID改善を実現している。
これらのトークン化の改善は、連続して16.3%と34.3%の平均的なFIDの改善に変換される。
また, Diffusion Transformer (DiT) のトークン化を TexTok に置き換えることによって,ImageNet-512 上の 32 個のトークンのみを用いて,元の DiT よりも高い性能を保ちながら,93.5x の推論高速化を実現した。
バニラ DiT ジェネレータを備えた TexTok は、ImageNet-256 と -512 でそれぞれ 1.46 と 1.62 の最先端 FID スコアを達成している。
さらに,テキスト・ツー・イメージ生成タスクにおけるTexTokの優位性を実証し,オフ・ザ・シェルフテキストキャプションをトークン化に有効活用する。
プロジェクトページは以下の通り。
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