論文の概要: Development and Enhancement of Text-to-Image Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05149v1
- Date: Fri, 07 Mar 2025 05:18:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-10 12:24:01.048168
- Title: Development and Enhancement of Text-to-Image Diffusion Models
- Title（参考訳）: テキスト・画像拡散モデルの開発と拡張
- Authors: Rajdeep Roshan Sahu,
- Abstract要約: 本研究は,テキスト・ツー・イメージ拡散モデルの開発と拡張に焦点を当てる。
提案された拡張は、ジェネレーティブAIの新しいベンチマークを確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: This research focuses on the development and enhancement of text-to-image denoising diffusion models, addressing key challenges such as limited sample diversity and training instability. By incorporating Classifier-Free Guidance (CFG) and Exponential Moving Average (EMA) techniques, this study significantly improves image quality, diversity, and stability. Utilizing Hugging Face's state-of-the-art text-to-image generation model, the proposed enhancements establish new benchmarks in generative AI. This work explores the underlying principles of diffusion models, implements advanced strategies to overcome existing limitations, and presents a comprehensive evaluation of the improvements achieved. Results demonstrate substantial progress in generating stable, diverse, and high-quality images from textual descriptions, advancing the field of generative artificial intelligence and providing new foundations for future applications. Keywords: Text-to-image, Diffusion model, Classifier-free guidance, Exponential moving average, Image generation.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、サンプルの多様性やトレーニング不安定性といった重要な課題に対処するため、テキスト・ツー・イメージの拡散モデルの開発と強化に焦点を当てる。
分類自由誘導法(CFG)と指数移動平均法(EMA)を併用することにより,画像品質,多様性,安定性を著しく改善する。
Hugging Faceの最先端のテキスト画像生成モデルを利用することで、提案された拡張は、生成AIに新たなベンチマークを確立する。
この研究は拡散モデルの基礎となる原理を探求し、既存の限界を克服するための高度な戦略を実装し、達成された改善の包括的な評価を提示する。
その結果、テキスト記述から安定的で多彩で高品質な画像を生成し、生成人工知能の分野を前進させ、将来的な応用のための新たな基盤を提供するという大きな進歩が示される。
キーワード: テキスト・ツー・イメージ、拡散モデル、分類なしガイダンス、指数移動平均、画像生成。
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