論文の概要: Self-Guidance: Boosting Flow and Diffusion Generation on Their Own

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05827v2
• Date: Sat, 08 Mar 2025 13:10:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:40:48.843562
• Title: Self-Guidance: Boosting Flow and Diffusion Generation on Their Own
• Title（参考訳）: 自己誘導:自力で流れと拡散の発生を加速する
• Authors: Tiancheng Li, Weijian Luo, Zhiyang Chen, Liyuan Ma, Guo-Jun Qi,
• Abstract要約: 低品質サンプルの生成を抑えることで画質を向上させるセルフガイドを提案する。 安定拡散3.5やFLUXのようなオープンソースの拡散モデルでは、Self-Guidanceは既存のアルゴリズムを複数のメトリクスで上回る。 SGは、生理学的に正しい人体構造の生成に驚くほど良い効果があることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.91402070439289
• License:
• Abstract: Proper guidance strategies are essential to achieve high-quality generation results without retraining diffusion and flow-based text-to-image models. Existing guidance either requires specific training or strong inductive biases of diffusion model networks, potentially limiting their applications. Motivated by the observation that artifact outliers can be detected by a significant decline in the density from a noisier to a cleaner noise level, we propose Self-Guidance (SG), which improves the image quality by suppressing the generation of low-quality samples. SG only relies on the sampling probabilities of its own diffusion model at different noise levels with no need of any guidance-specific training. This makes it flexible to be used in a plug-and-play manner with other sampling algorithms, maximizing its potential to achieve competitive performances in many generative tasks. We conduct experiments on text-to-image and text-to-video generation with different architectures, including UNet and transformer models. With open-sourced diffusion models such as Stable Diffusion 3.5 and FLUX, Self-Guidance surpasses existing algorithms on multiple metrics, including both FID and Human Preference Score. Moreover, we find that SG has a surprisingly positive effect on the generation of physiologically correct human body structures such as hands, faces, and arms, showing its ability of eliminating human body artifacts with minimal efforts. We will release our code along with this paper.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルやフローベーステキスト・ツー・イメージモデルを再学習することなく高品質な生成結果を達成するためには,適切なガイダンス戦略が不可欠である。 既存のガイダンスは、特定のトレーニングまたは拡散モデルネットワークの強い誘導バイアスを必要とし、アプリケーションを制限する可能性がある。 ノイズレベルからよりクリーンなノイズレベルへの密度低下により, 人工物アウトリールが検出できることに感銘を受けて, 低品質サンプルの生成を抑制し, 画像品質を向上させるセルフガイド(SG)を提案する。 SGは、ガイダンス固有のトレーニングを必要とせず、異なるノイズレベルの拡散モデルのサンプリング確率にのみ依存する。 これにより、他のサンプリングアルゴリズムとプラグイン・アンド・プレイでの使用が柔軟になり、多くのジェネレーティブタスクにおいて競争性能を達成する可能性の最大化が図られる。 UNetやトランスフォーマーモデルなど,さまざまなアーキテクチャによるテキスト・ツー・イメージとテキスト・ツー・ビデオ生成の実験を行った。 安定拡散3.5やFLUXのようなオープンソースの拡散モデルでは、Self-GuidanceはFIDとHuman Preference Scoreを含む複数のメトリクスで既存のアルゴリズムを上回ります。 さらに、SGは、手、顔、腕などの生理学的に正しい人体構造の生成に驚くほど良い効果を示し、最小限の努力で人体人工物を除去する能力を示している。 私たちはこの論文と共にコードを公開します。

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