論文の概要: Dual Diffusion for Unified Image Generation and Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00289v1
• Date: Tue, 31 Dec 2024 05:49:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:17:22.340297
• Title: Dual Diffusion for Unified Image Generation and Understanding
• Title（参考訳）: 統合画像生成と理解のためのデュアル拡散
• Authors: Zijie Li, Henry Li, Yichun Shi, Amir Barati Farimani, Yuval Kluger, Linjie Yang, Peng Wang,
• Abstract要約: マルチモーダル理解と生成のための大規模かつ完全なエンドツーエンド拡散モデルを提案する。 我々は、画像とテキストの条件付き確率を同時にトレーニングするクロスモーダル最大推定フレームワークを活用する。 我々のモデルは、最近の統合画像理解・生成モデルと比較して、競争性能が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.7554623473768
• License:
• Abstract: Diffusion models have gained tremendous success in text-to-image generation, yet still lag behind with visual understanding tasks, an area dominated by autoregressive vision-language models. We propose a large-scale and fully end-to-end diffusion model for multi-modal understanding and generation that significantly improves on existing diffusion-based multimodal models, and is the first of its kind to support the full suite of vision-language modeling capabilities. Inspired by the multimodal diffusion transformer (MM-DiT) and recent advances in discrete diffusion language modeling, we leverage a cross-modal maximum likelihood estimation framework that simultaneously trains the conditional likelihoods of both images and text jointly under a single loss function, which is back-propagated through both branches of the diffusion transformer. The resulting model is highly flexible and capable of a wide range of tasks including image generation, captioning, and visual question answering. Our model attained competitive performance compared to recent unified image understanding and generation models, demonstrating the potential of multimodal diffusion modeling as a promising alternative to autoregressive next-token prediction models.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルはテキストから画像生成において大きな成功を収めたが、自動回帰視覚言語モデルに支配される領域である視覚的理解タスクにはまだ遅れを取っている。 本稿では,既存の拡散に基づくマルチモーダルモデルを大幅に改善するマルチモーダル理解と生成のための大規模かつ完全なエンドツーエンド拡散モデルを提案する。 多モード拡散変換器(MM-DiT)および近年の離散拡散言語モデリングの進歩に触発されて、拡散変換器の両枝を介して逆伝搬される単一損失関数の下で、画像とテキストの条件付き確率を同時に訓練するクロスモーダル最大推定フレームワークを利用する。 結果のモデルは非常に柔軟で、画像生成、キャプション、視覚的質問応答など幅広いタスクをこなせる。 我々のモデルは、最近の統合画像理解・生成モデルと比較して、競合性能を達成し、自己回帰的次トーケン予測モデルに代わる有望な代替手段として、マルチモーダル拡散モデルの可能性を示した。

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