論文の概要: Exploring Representation-Aligned Latent Space for Better Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00359v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 07:42:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:58:15.296971
• Title: Exploring Representation-Aligned Latent Space for Better Generation
• Title（参考訳）: より優れた生成のための表現型潜在空間の探索
• Authors: Wanghan Xu, Xiaoyu Yue, Zidong Wang, Yao Teng, Wenlong Zhang, Xihui Liu, Luping Zhou, Wanli Ouyang, Lei Bai,
• Abstract要約: 生成性能を改善するために,セマンティックな事前情報を統合するReaLSを導入する。 本研究では、ReaLSでトレーニングされたDETとSiTが、FID測定値の15%改善を実現することを示す。 拡張されたセマンティック潜在空間は、セグメンテーションや深さ推定のようなより知覚的な下流タスクを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.45670422239317
• License:
• Abstract: Generative models serve as powerful tools for modeling the real world, with mainstream diffusion models, particularly those based on the latent diffusion model paradigm, achieving remarkable progress across various tasks, such as image and video synthesis. Latent diffusion models are typically trained using Variational Autoencoders (VAEs), interacting with VAE latents rather than the real samples. While this generative paradigm speeds up training and inference, the quality of the generated outputs is limited by the latents' quality. Traditional VAE latents are often seen as spatial compression in pixel space and lack explicit semantic representations, which are essential for modeling the real world. In this paper, we introduce ReaLS (Representation-Aligned Latent Space), which integrates semantic priors to improve generation performance. Extensive experiments show that fundamental DiT and SiT trained on ReaLS can achieve a 15% improvement in FID metric. Furthermore, the enhanced semantic latent space enables more perceptual downstream tasks, such as segmentation and depth estimation.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルは現実世界をモデリングするための強力なツールとして機能し、主流の拡散モデル、特に潜伏拡散モデルパラダイムに基づくもので、画像やビデオ合成といった様々なタスクにおいて顕著な進歩を遂げている。 潜時拡散モデルは典型的には変分オートエンコーダ(VAE)を用いて訓練され、実際のサンプルではなく、VAE潜時と相互作用する。 この生成パラダイムはトレーニングと推論を高速化するが、生成された出力の品質は潜伏者の品質によって制限される。 従来のVAEラテントは、しばしばピクセル空間における空間圧縮と見なされ、実世界のモデリングに不可欠な明示的な意味表現が欠如している。 本稿では,ReaLS(Representation-Aligned Latent Space)を提案する。 大規模な実験により、ReaLSでトレーニングされた基礎的なDiTとSiTは、FIDメートル法で15%改善できることが示された。 さらに、拡張されたセマンティック潜在空間は、セグメンテーションや深さ推定のようなより知覚的な下流タスクを可能にする。

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