論文の概要: Ultra-Resolution Adaptation with Ease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16322v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 16:44:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:31:44.398711
• Title: Ultra-Resolution Adaptation with Ease
• Title（参考訳）: 酵素による超解像適応
• Authors: Ruonan Yu, Songhua Liu, Zhenxiong Tan, Xinchao Wang,
• Abstract要約: 我々は,EmphURAEと呼ばれる超高分解能適応のための重要なガイドラインのセットを提案する。 重み行列の小さな成分のチューニングは、合成データが利用できない場合に広く使用される低ランクアダプタよりも優れていることを示す。 URAEは、FLUX1.1[Pro] Ultraのような最先端のクローズドソースモデルに匹敵する2K世代の性能を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.56434979517156
• License:
• Abstract: Text-to-image diffusion models have achieved remarkable progress in recent years. However, training models for high-resolution image generation remains challenging, particularly when training data and computational resources are limited. In this paper, we explore this practical problem from two key perspectives: data and parameter efficiency, and propose a set of key guidelines for ultra-resolution adaptation termed \emph{URAE}. For data efficiency, we theoretically and empirically demonstrate that synthetic data generated by some teacher models can significantly promote training convergence. For parameter efficiency, we find that tuning minor components of the weight matrices outperforms widely-used low-rank adapters when synthetic data are unavailable, offering substantial performance gains while maintaining efficiency. Additionally, for models leveraging guidance distillation, such as FLUX, we show that disabling classifier-free guidance, \textit{i.e.}, setting the guidance scale to 1 during adaptation, is crucial for satisfactory performance. Extensive experiments validate that URAE achieves comparable 2K-generation performance to state-of-the-art closed-source models like FLUX1.1 [Pro] Ultra with only 3K samples and 2K iterations, while setting new benchmarks for 4K-resolution generation. Codes are available \href{https://github.com/Huage001/URAE}{here}.
• Abstract（参考訳）: 近年,テキスト・画像拡散モデルが顕著な進歩を遂げている。 しかし、特に訓練データや計算資源が限られている場合、高解像度画像生成のためのトレーニングモデルは依然として困難である。 本稿では,データとパラメータ効率の2つの重要な視点からこの実践的問題を考察し,超高分解能適応のための重要なガイドラインのセットであるemph{URAE}を提案する。 データ効率を向上させるために,教師モデルによって生成された合成データが,学習の収束を著しく促進できることを示す。 パラメータ効率を向上させるため,合成データが利用できない場合,重量行列の小さな成分のチューニングは,広く使用されている低ランクアダプタよりも優れており,効率を保ちながらかなりの性能向上が期待できる。 また,FLUX などの指導蒸留を利用したモデルでは,適応中に指導尺度を 1 に設定した分類器フリーガイダンスである \textit{i.e.} の無効化が満足な性能に不可欠であることを示す。 広範囲な実験により、URAEは、FLUX1.1[Pro] Ultraのような最先端のクローズドソースモデルに匹敵する2K世代の性能を達成し、3Kサンプルと2Kイテレーションしか持たない一方で、4K解像度生成のための新しいベンチマークを設定している。 コードは href{https://github.com/Huage001/URAE}{here} で入手できる。

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