論文の概要: PLADIS: Pushing the Limits of Attention in Diffusion Models at Inference Time by Leveraging Sparsity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07677v2
• Date: Sun, 16 Mar 2025 14:10:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:34:33.940778
• Title: PLADIS: Pushing the Limits of Attention in Diffusion Models at Inference Time by Leveraging Sparsity
• Title（参考訳）: PLADIS:空間の活用による拡散モデルにおける注意の限界を押し上げる
• Authors: Kwanyoung Kim, Byeongsu Sim,
• Abstract要約: 拡散モデルでは、高品質な条件付きサンプルの生成に顕著な結果が示されている。 しかし、既存の方法は、しばしば追加のトレーニングや神経機能評価(NFE)を必要とする。 本稿では,スパースアテンションを生かして事前学習モデルを強化する,PLADISと呼ばれる新しい,効率的な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.092404060771306
• License:
• Abstract: Diffusion models have shown impressive results in generating high-quality conditional samples using guidance techniques such as Classifier-Free Guidance (CFG). However, existing methods often require additional training or neural function evaluations (NFEs), making them incompatible with guidance-distilled models. Also, they rely on heuristic approaches that need identifying target layers. In this work, we propose a novel and efficient method, termed PLADIS, which boosts pre-trained models (U-Net/Transformer) by leveraging sparse attention. Specifically, we extrapolate query-key correlations using softmax and its sparse counterpart in the cross-attention layer during inference, without requiring extra training or NFEs. By leveraging the noise robustness of sparse attention, our PLADIS unleashes the latent potential of text-to-image diffusion models, enabling them to excel in areas where they once struggled with newfound effectiveness. It integrates seamlessly with guidance techniques, including guidance-distilled models. Extensive experiments show notable improvements in text alignment and human preference, offering a highly efficient and universally applicable solution. See Our project page : https://cubeyoung.github.io/pladis-proejct/
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルでは,CFG (Classifier-Free Guidance) などのガイダンス技術を用いて,高品質な条件付きサンプルの生成に顕著な結果が得られた。 しかし、既存の方法は、しばしば追加のトレーニングや神経機能評価(NFE)を必要とし、誘導蒸留モデルと互換性がない。 また、ターゲット層を特定する必要のあるヒューリスティックなアプローチにも依存している。 本研究では,事前学習したモデル(U-Net/Transformer)をスパースアテンションを利用して強化する,PLADISと呼ばれる新しい効率的な手法を提案する。 具体的には、追加のトレーニングやNFEを必要とせず、推論中に、Softmaxとそのスパース層をクロスアテンション層に配置し、クエリキーの相関を外挿する。 スパースアテンションのノイズロバスト性を活用することで、私たちのPLADISはテキスト・画像拡散モデルの潜在可能性を解き放ち、新たな有効性に苦しんだ領域で優れる。 誘導蒸留モデルを含む誘導技術とシームレスに統合される。 大規模な実験は、テキストアライメントと人間の嗜好の顕著な改善を示し、非常に効率的で普遍的なソリューションを提供する。 https://cubeyoung.github.io/pladis-proejct/

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