Fugu-MT 論文翻訳(概要): Re-ttention: Ultra Sparse Visual Generation via Attention Statistical Reshape

論文の概要: Re-ttention: Ultra Sparse Visual Generation via Attention Statistical Reshape

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22918v2
Date: Fri, 30 May 2025 17:09:51 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-02 12:43:13.144457
Title: Re-ttention: Ultra Sparse Visual Generation via Attention Statistical Reshape
Title（参考訳）: Re-ttention: 注意的統計的再構成による超スパース視覚生成
Authors: Ruichen Chen, Keith G. Mills, Liyao Jiang, Chao Gao, Di Niu,
Abstract要約: 大きなボトルネックは、複雑性が解像度とビデオ長で2倍にスケールする注意機構である。既存の技術は、非常に高い空間レベルにおける視覚的品質の維持に失敗し、無視できない計算オーバーヘッドを発生させる可能性がある。本稿では,視覚生成モデルに非常に注意を払わせるRe-ttentionを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.01286982392074
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Diffusion Transformers (DiT) have become the de-facto model for generating high-quality visual content like videos and images. A huge bottleneck is the attention mechanism where complexity scales quadratically with resolution and video length. One logical way to lessen this burden is sparse attention, where only a subset of tokens or patches are included in the calculation. However, existing techniques fail to preserve visual quality at extremely high sparsity levels and might even incur non-negligible compute overheads. % To address this concern, we propose Re-ttention, which implements very high sparse attention for visual generation models by leveraging the temporal redundancy of Diffusion Models to overcome the probabilistic normalization shift within the attention mechanism. Specifically, Re-ttention reshapes attention scores based on the prior softmax distribution history in order to preserve the visual quality of the full quadratic attention at very high sparsity levels. % Experimental results on T2V/T2I models such as CogVideoX and the PixArt DiTs demonstrate that Re-ttention requires as few as 3.1\% of the tokens during inference, outperforming contemporary methods like FastDiTAttn, Sparse VideoGen and MInference. Further, we measure latency to show that our method can attain over 45\% end-to-end % and over 92\% self-attention latency reduction on an H100 GPU at negligible overhead cost. Code available online here: \href{https://github.com/cccrrrccc/Re-ttention}{https://github.com/cccrrrccc/Re-ttention}
Abstract（参考訳）: Diffusion Transformer (DiT) はビデオや画像などの高品質なビジュアルコンテンツを生成するデファクトモデルとなっている。大きなボトルネックは、複雑性が解像度とビデオ長で2倍にスケールする注意機構である。この負担を軽減する論理的な方法の1つは、計算にトークンやパッチのサブセットしか含まれない、まばらな注意である。しかし、既存の技術は、非常に高い空間レベルで視覚的品質を維持することができず、無視できない計算オーバーヘッドを発生させるかもしれない。 %) この問題に対処するために, 拡散モデルの時間的冗長性を活用して, 注意機構内の確率的正規化シフトを克服し, 視覚モデルに対して極めて疎度な注意を喚起するRe-ttentionを提案する。具体的には,従来のソフトマックス分布履歴に基づいて注意点を再現し,非常に高い空間レベルのフル2次注意点の視覚的品質を維持する。 0.1% CogVideoXやPixArt DiTsのようなT2V/T2Iモデルの実験結果から、再保持は推論中にトークンの3.1\%しか必要とせず、FastDiTAttn、Sparse VideoGen、MInferenceといった現代の手法よりも優れていることが示された。さらに,本手法は,H100 GPUにおいて,55%以上のエンド・ツー・エンド,92パーセント以上の自己アテンション遅延を無視できるオーバヘッドコストで低減可能であることを示す。 https://github.com/cccrrrccc/Re-ttention}{https://github.com/cccrrrccc/Re-ttention}

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