論文の概要: Follow the Flow: On Information Flow Across Textual Tokens in Text-to-Image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01137v2
• Date: Wed, 13 Aug 2025 08:52:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 16:17:42.358502
• Title: Follow the Flow: On Information Flow Across Textual Tokens in Text-to-Image Models
• Title（参考訳）: Follow the Flow:テキスト・ツー・イメージ・モデルにおけるテキスト・トークン間の情報フローについて
• Authors: Guy Kaplan, Michael Toker, Yuval Reif, Yonatan Belinkov, Roy Schwartz,
• Abstract要約: テキスト・ツー・イメージ・モデルにおいて,意味情報をトークン表現に分散させる方法について検討する。 情報は通常、アイテムのトークンの1つか2つだけに集中している。 場合によっては、アイテムはお互いの表現に影響を与え、しばしば誤解を招く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.85433370296494
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-image (T2I) models generate images by encoding text prompts into token representations, which then guide the diffusion process. While prior work has largely focused on improving alignment by refining the diffusion process, we focus on the textual encoding stage. Specifically, we investigate how semantic information is distributed across token representations within and between lexical items (i.e., words or expressions conveying a single concept) in the prompt. We analyze information flow at two levels: (1) in-item representation-whether individual tokens represent their lexical item, and (2) cross-item interaction-whether information flows across the tokens of different lexical items. We use patching techniques to uncover surprising encoding patterns. We find information is usually concentrated in only one or two of the item's tokens-For example, in the item "San Francisco's Golden Gate Bridge", the token "Gate" sufficiently captures the entire expression while the other tokens could effectively be discarded. Lexical items also tend to remain isolated; for instance, the token "dog" encodes no visual information about "green" in the prompt "a green dog". However, in some cases, items do influence each other's representation, often leading to misinterpretations-e.g., in the prompt "a pool by a table", the token pool represents a pool table after contextualization. Our findings highlight the critical role of token-level encoding in image generation, suggesting that misalignment issues may originate already during the textual encoding.
• Abstract（参考訳）: Text-to-image (T2I) モデルは、テキストプロンプトをトークン表現にエンコードして画像を生成し、拡散プロセスを導く。 先行研究は拡散過程の精細化によるアライメントの改善に重点を置いているが,本研究はテキストエンコーディングの段階に焦点を当てている。 具体的には,プロンプト内の語彙項目(例えば,概念を伝達する単語や表現)のトークン表現における意味情報の分散について検討する。 我々は,(1)個々のトークンが語彙項目を表すかどうか,(2)異なる語彙項目のトークンにまたがって情報を流れるか,という2つのレベルにおける情報フローを解析する。 私たちは、驚くべきエンコーディングパターンを明らかにするためにパッチ技術を使用します。 例えば、"San Francisco's Golden Gate Bridge" という項目では、"Gate" というトークンが表現全体を十分にキャプチャし、他のトークンを効果的に破棄することができる。 例えば、"dog"というトークンは、"a green dog"というプロンプトの"green"に関する視覚的な情報をエンコードしない。 しかし、いくつかのケースでは、アイテムはお互いの表現に影響を与え、しばしば「テーブルのそばのプール」のプロンプトにおいて、コンテクスト化後のプールテーブルを表現する。 本研究は,画像生成におけるトークンレベルエンコーディングの重要性を強調し,テキストエンコーディングの過程ですでに誤認識の問題が発生している可能性を示唆している。

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