論文の概要: Hyper-Transforming Latent Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16580v2
• Date: Thu, 24 Apr 2025 07:39:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 17:00:36.179693
• Title: Hyper-Transforming Latent Diffusion Models
• Title（参考訳）: 超変態潜在拡散モデル
• Authors: Ignacio Peis, Batuhan Koyuncu, Isabel Valera, Jes Frellsen,
• Abstract要約: Inlicit Neural Representations (INR) と Transformer-based hypernetworks を潜在変数モデルに組み込むことにより,関数の新たな生成フレームワークを提案する。 提案手法はTransformer-based decoderを用いて遅延変数からINRパラメータを生成し,表現能力と計算効率の両方に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.86455404636477
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel generative framework for functions by integrating Implicit Neural Representations (INRs) and Transformer-based hypernetworks into latent variable models. Unlike prior approaches that rely on MLP-based hypernetworks with scalability limitations, our method employs a Transformer-based decoder to generate INR parameters from latent variables, addressing both representation capacity and computational efficiency. Our framework extends latent diffusion models (LDMs) to INR generation by replacing standard decoders with a Transformer-based hypernetwork, which can be trained either from scratch or via hyper-transforming-a strategy that fine-tunes only the decoder while freezing the pre-trained latent space. This enables efficient adaptation of existing generative models to INR-based representations without requiring full retraining.
• Abstract（参考訳）: Inlicit Neural Representations (INR) と Transformer-based hypernetworks を潜在変数モデルに組み込むことにより,関数の新たな生成フレームワークを提案する。 拡張性に制限のあるMLPベースのハイパーネットワークに依存する従来の手法とは異なり、我々の手法はTransformerベースのデコーダを使用して潜在変数からINRパラメータを生成し、表現能力と計算効率の両方に対処する。 我々のフレームワークは、標準デコーダをトランスフォーマーベースのハイパーネットワークに置き換えることで、遅延拡散モデル(LDM)をINR生成に拡張する。 これにより、既存の生成モデルを完全な再トレーニングを必要とせず、INRベースの表現に効率的に適応することができる。

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