論文の概要: RDPM: Solve Diffusion Probabilistic Models via Recurrent Token Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18390v1
- Date: Tue, 24 Dec 2024 12:28:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-25 19:23:17.77024
- Title: RDPM: Solve Diffusion Probabilistic Models via Recurrent Token Prediction
- Title（参考訳）: RDPM:リカレントトークン予測による拡散確率モデルの解法
- Authors: Wu Xiaoping, Hu Jie, Wei Xiaoming,
- Abstract要約: 拡散確率モデル(DPM)は、高忠実度画像合成のデファクトアプローチとして登場した。
本稿では, 再帰的拡散確率モデル(RDPM, Recurrent Diffusion Probabilistic Model)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Diffusion Probabilistic Models (DPMs) have emerged as the de facto approach for high-fidelity image synthesis, operating diffusion processes on continuous VAE latent, which significantly differ from the text generation methods employed by Large Language Models (LLMs). In this paper, we introduce a novel generative framework, the Recurrent Diffusion Probabilistic Model (RDPM), which enhances the diffusion process through a recurrent token prediction mechanism, thereby pioneering the field of Discrete Diffusion. By progressively introducing Gaussian noise into the latent representations of images and encoding them into vector-quantized tokens in a recurrent manner, RDPM facilitates a unique diffusion process on discrete-value domains. This process iteratively predicts the token codes for subsequent timesteps, transforming the initial standard Gaussian noise into the source data distribution, aligning with GPT-style models in terms of the loss function. RDPM demonstrates superior performance while benefiting from the speed advantage of requiring only a few inference steps. This model not only leverages the diffusion process to ensure high-quality generation but also converts continuous signals into a series of high-fidelity discrete tokens, thereby maintaining a unified optimization strategy with other discrete tokens, such as text. We anticipate that this work will contribute to the development of a unified model for multimodal generation, specifically by integrating continuous signal domains such as images, videos, and audio with text. We will release the code and model weights to the open-source community.
- Abstract（参考訳）: 拡散確率モデル (DPM) は, 大規模言語モデル (LLM) で用いられるテキスト生成法とは大きく異なる, 高忠実な画像合成, 連続VAEラテント上の拡散過程の事実上のアプローチとして登場した。
本稿では,再帰的トークン予測機構を通じて拡散過程を向上し,離散拡散の分野を開拓する新たな生成フレームワークであるRDPMを紹介する。
画像の潜在表現にガウスノイズを徐々に導入し、それをベクトル量子化トークンに再帰的に符号化することにより、RDPMは離散値領域上の独自の拡散プロセスを促進する。
このプロセスは、後続のタイムステップのトークンコードを反復的に予測し、最初の標準ガウスノイズをソースデータ分布に変換し、損失関数の観点からGPTスタイルのモデルと整合する。
RDPMは、数ステップしか必要としないスピードのアドバンテージを享受しながら、優れたパフォーマンスを示す。
このモデルは拡散過程を利用して高品質な生成を保証するだけでなく、連続的な信号を一連の高忠実度離散トークンに変換し、テキストなどの他の離散トークンと統一的な最適化戦略を維持する。
本研究は,画像,ビデオ,音声などの連続的な信号領域をテキストと統合することにより,マルチモーダル生成のための統一モデルの開発に寄与することが期待できる。
コードとモデルの重みをオープンソースコミュニティにリリースします。
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