論文の概要: From Noise to Nuance: Advances in Deep Generative Image Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09656v1
- Date: Thu, 12 Dec 2024 02:09:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-16 15:04:01.939067
- Title: From Noise to Nuance: Advances in Deep Generative Image Models
- Title（参考訳）: ノイズからニュアンスへ:深部生成画像モデルの発展
- Authors: Benji Peng, Chia Xin Liang, Ziqian Bi, Ming Liu, Yichao Zhang, Tianyang Wang, Keyu Chen, Xinyuan Song, Pohsun Feng,
- Abstract要約: ディープラーニングに基づく画像生成は、2021年以来パラダイムシフトを続けてきた。
安定拡散, DALL-E, 一貫性モデルの最近の進歩は, 画像合成の能力と性能の境界を再定義している。
マルチモーダル理解とゼロショット生成能力の強化が,産業全体にわたる実践的応用をいかに変えつつあるかを検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.802499769896192
- License:
- Abstract: Deep learning-based image generation has undergone a paradigm shift since 2021, marked by fundamental architectural breakthroughs and computational innovations. Through reviewing architectural innovations and empirical results, this paper analyzes the transition from traditional generative methods to advanced architectures, with focus on compute-efficient diffusion models and vision transformer architectures. We examine how recent developments in Stable Diffusion, DALL-E, and consistency models have redefined the capabilities and performance boundaries of image synthesis, while addressing persistent challenges in efficiency and quality. Our analysis focuses on the evolution of latent space representations, cross-attention mechanisms, and parameter-efficient training methodologies that enable accelerated inference under resource constraints. While more efficient training methods enable faster inference, advanced control mechanisms like ControlNet and regional attention systems have simultaneously improved generation precision and content customization. We investigate how enhanced multi-modal understanding and zero-shot generation capabilities are reshaping practical applications across industries. Our analysis demonstrates that despite remarkable advances in generation quality and computational efficiency, critical challenges remain in developing resource-conscious architectures and interpretable generation systems for industrial applications. The paper concludes by mapping promising research directions, including neural architecture optimization and explainable generation frameworks.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングに基づく画像生成は、2021年以来パラダイムシフトを経験しており、基本的なアーキテクチャのブレークスルーと計算革新が特徴である。
アーキテクチャの革新と実証結果のレビューを通じて,従来の生成手法から高度なアーキテクチャへの移行を解析し,計算効率のよい拡散モデルとビジョントランスフォーマーアーキテクチャに焦点をあてる。
安定拡散, DALL-E, 一貫性モデルにおける最近の発展は, 画像合成の能力と性能の境界を再定義し, 効率と品質の持続的課題に対処している。
本分析は,資源制約下での高速化推論を可能にする潜在空間表現,クロスアテンション機構,パラメータ効率の訓練手法の進化に着目した。
より効率的なトレーニング手法はより高速な推論を可能にするが、コントロールネットや地域アテンションシステムのような高度な制御機構は、生成精度とコンテンツのカスタマイズを同時に改善した。
マルチモーダル理解とゼロショット生成能力の強化が,産業全体にわたる実践的応用をいかに変えつつあるかを検討する。
我々の分析は、生成品質と計算効率が著しく向上したにもかかわらず、資源を意識したアーキテクチャや産業アプリケーションのための解釈可能な生成システムを開発する上で重要な課題が残っていることを示している。
この論文は、ニューラルアーキテクチャ最適化や説明可能な生成フレームワークを含む、有望な研究方向性をマッピングすることによって結論付ける。
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