論文の概要: AR-RAG: Autoregressive Retrieval Augmentation for Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06962v2
• Date: Thu, 12 Jun 2025 06:45:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 13:18:14.142835
• Title: AR-RAG: Autoregressive Retrieval Augmentation for Image Generation
• Title（参考訳）: AR-RAG:画像生成のための自己回帰検索強化
• Authors: Jingyuan Qi, Zhiyang Xu, Qifan Wang, Lifu Huang,
• Abstract要約: 本稿では, 自動回帰検索(AR-RAG)を導入し, パッチレベルでのケネレス近傍検索を自己回帰的に組み込むことにより, 画像生成を向上させる新しいパラダイムを提案する。 我々は、Midjourney-30K, GenEval, DPG-Benchなど、広く採用されているベンチマークにおけるAR-RAGの有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.008697736838194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Autoregressive Retrieval Augmentation (AR-RAG), a novel paradigm that enhances image generation by autoregressively incorporating knearest neighbor retrievals at the patch level. Unlike prior methods that perform a single, static retrieval before generation and condition the entire generation on fixed reference images, AR-RAG performs context-aware retrievals at each generation step, using prior-generated patches as queries to retrieve and incorporate the most relevant patch-level visual references, enabling the model to respond to evolving generation needs while avoiding limitations (e.g., over-copying, stylistic bias, etc.) prevalent in existing methods. To realize AR-RAG, we propose two parallel frameworks: (1) Distribution-Augmentation in Decoding (DAiD), a training-free plug-and-use decoding strategy that directly merges the distribution of model-predicted patches with the distribution of retrieved patches, and (2) Feature-Augmentation in Decoding (FAiD), a parameter-efficient fine-tuning method that progressively smooths the features of retrieved patches via multi-scale convolution operations and leverages them to augment the image generation process. We validate the effectiveness of AR-RAG on widely adopted benchmarks, including Midjourney-30K, GenEval and DPG-Bench, demonstrating significant performance gains over state-of-the-art image generation models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 自動回帰検索(AR-RAG)を導入し, パッチレベルでのケネレス近傍検索を自己回帰的に組み込むことにより, 画像生成を向上させる新しいパラダイムを提案する。 生成前の単一の静的な検索と、固定参照画像全体の生成を条件とする従来の方法とは異なり、AR-RAGは、各生成ステップでコンテキスト対応の検索を実行し、事前生成したパッチをクエリとして使用して、最も関連性の高いパッチレベルのビジュアル参照を検索し、組み込むことで、既存の手法で一般的な制限(オーバーコピー、スタイリスティックバイアスなど)を避けながら、モデルが生成ニーズに応答できるようにする。 AR-RAGを実現するために,(1)デコードにおける分散化(DAiD)と(2)デコードにおける特徴拡張(FAiD)の2つの並列フレームワークを提案する。 我々は、Midjourney-30K, GenEval, DPG-Benchなど、広く採用されているベンチマークにおけるAR-RAGの有効性を検証する。

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