論文の概要: MADFormer: Mixed Autoregressive and Diffusion Transformers for Continuous Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07999v1
• Date: Mon, 09 Jun 2025 17:59:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:11.104213
• Title: MADFormer: Mixed Autoregressive and Diffusion Transformers for Continuous Image Generation
• Title（参考訳）: MADFormer:連続画像生成のための自己回帰・拡散変換器
• Authors: Junhao Chen, Yulia Tsvetkov, Xiaochuang Han,
• Abstract要約: 我々は,AR拡散トレードオフを解析するためのテストベッドとして機能するMixed Autoregressive Diffusion and Transformerを紹介する。 1)高分解能画像の性能はブロック分割により著しく向上し,(2)ARと拡散層を垂直に混合すると,FIDが最大75%向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.945437908689286
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent progress in multimodal generation has increasingly combined autoregressive (AR) and diffusion-based approaches, leveraging their complementary strengths: AR models capture long-range dependencies and produce fluent, context-aware outputs, while diffusion models operate in continuous latent spaces to refine high-fidelity visual details. However, existing hybrids often lack systematic guidance on how and why to allocate model capacity between these paradigms. In this work, we introduce MADFormer, a Mixed Autoregressive and Diffusion Transformer that serves as a testbed for analyzing AR-diffusion trade-offs. MADFormer partitions image generation into spatial blocks, using AR layers for one-pass global conditioning across blocks and diffusion layers for iterative local refinement within each block. Through controlled experiments on FFHQ-1024 and ImageNet, we identify two key insights: (1) block-wise partitioning significantly improves performance on high-resolution images, and (2) vertically mixing AR and diffusion layers yields better quality-efficiency balances--improving FID by up to 75% under constrained inference compute. Our findings offer practical design principles for future hybrid generative models.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル生成の最近の進歩は、自己回帰(AR)と拡散に基づくアプローチを組み合わせて、それらの相補的な強みを活用している。 しかしながら、既存のハイブリッドは、これらのパラダイム間でモデルキャパシティを割り当てる方法と理由に関する体系的なガイダンスを欠いていることが多い。 本研究では,AR拡散トレードオフを解析するためのテストベッドとして機能するMADFormerを紹介する。 MADFormerは、画像生成を空間ブロックに分割し、ブロックをまたいだ1パスのグローバルコンディショニングにARレイヤ、各ブロック内で反復的な局所的な洗練のために拡散レイヤを使用する。 FFHQ-1024 と ImageNet の制御実験により,(1) ブロック分割による高解像度画像の性能向上,(2) AR と拡散層を垂直に混合することにより,FID を最大75% 改善する,という2つの重要な知見が得られた。 本研究は,次世代ハイブリッド生産モデルにおける実用設計の原則を提示する。

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