論文の概要: Classifier-free Guidance with Adaptive Scaling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10574v1
- Date: Fri, 14 Feb 2025 22:04:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:11:41.048320
- Title: Classifier-free Guidance with Adaptive Scaling
- Title（参考訳）: Adaptive Scalingによる分類自由誘導
- Authors: Dawid Malarz, Artur Kasymov, Maciej Zięba, Jacek Tabor, Przemysław Spurek,
- Abstract要約: フリーガイダンス(CFG)は、テキスト駆動拡散モデルにおいて必須のメカニズムである。
本稿では,世代誘導の影響を制御できる$beta$adaptive-CFGを提案する。
提案モデルでは,テキスト・ツー・イメージのCLIP類似度スコアを,参照CFGと類似したレベルに維持し,FIDスコアが向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.179513844921256
- License:
- Abstract: Classifier-free guidance (CFG) is an essential mechanism in contemporary text-driven diffusion models. In practice, in controlling the impact of guidance we can see the trade-off between the quality of the generated images and correspondence to the prompt. When we use strong guidance, generated images fit the conditioned text perfectly but at the cost of their quality. Dually, we can use small guidance to generate high-quality results, but the generated images do not suit our prompt. In this paper, we present $\beta$-CFG ($\beta$-adaptive scaling in Classifier-Free Guidance), which controls the impact of guidance during generation to solve the above trade-off. First, $\beta$-CFG stabilizes the effects of guiding by gradient-based adaptive normalization. Second, $\beta$-CFG uses the family of single-modal ($\beta$-distribution), time-dependent curves to dynamically adapt the trade-off between prompt matching and the quality of samples during the diffusion denoising process. Our model obtained better FID scores, maintaining the text-to-image CLIP similarity scores at a level similar to that of the reference CFG.
- Abstract（参考訳）: クラシファイアフリーガイダンス(CFG)は、現代テキスト駆動拡散モデルにおいて必須のメカニズムである。
実際には、ガイダンスの影響を制御する際に、生成された画像の品質とプロンプトへの対応とのトレードオフを見ることができる。
強いガイダンスを使用すると、生成された画像は条件付きテキストに完全に適合するが、品質の犠牲になる。
第二に、我々は小さなガイダンスを使って高品質な結果を生成することができるが、生成した画像は我々のプロンプトに合わない。
本稿では、上記のトレードオフを解決するため、世代間のガイダンスの影響を制御できる$\beta$-CFG(\beta$-adaptive Scaling in Classifier-Free Guidance)を提案する。
まず、$\beta$-CFGは勾配に基づく適応正規化による誘導の効果を安定化させる。
第二に、$\beta$-CFGは単調な(\beta$-distribution)曲線の族を使い、拡散復調過程において、プロンプトマッチングとサンプルの品質の間のトレードオフを動的に適応させる。
提案モデルでは,テキスト・ツー・イメージのCLIP類似度スコアを,参照CFGと類似したレベルに維持し,FIDスコアが向上した。
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