論文の概要: StableMTL: Repurposing Latent Diffusion Models for Multi-Task Learning from Partially Annotated Synthetic Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08013v1
• Date: Mon, 09 Jun 2025 17:59:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:11.120475
• Title: StableMTL: Repurposing Latent Diffusion Models for Multi-Task Learning from Partially Annotated Synthetic Datasets
• Title（参考訳）: StableMTL:部分アノテーション付き合成データセットからのマルチタスク学習のための潜時拡散モデルの再検討
• Authors: Anh-Quan Cao, Ivan Lopes, Raoul de Charette,
• Abstract要約: 部分学習のセットアップをゼロショット設定に拡張し、複数のデータセット上でマルチタスクモデルをトレーニングします。 我々の方法であるStableMTLは、遅延回帰のために画像生成装置を再利用する。 タスク毎の損失に対して、注意深いバランスを必要とするのではなく、統一された潜伏損失を採用し、より多くのタスクにシームレスなスケーリングを可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.867396697566257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-task learning for dense prediction is limited by the need for extensive annotation for every task, though recent works have explored training with partial task labels. Leveraging the generalization power of diffusion models, we extend the partial learning setup to a zero-shot setting, training a multi-task model on multiple synthetic datasets, each labeled for only a subset of tasks. Our method, StableMTL, repurposes image generators for latent regression. Adapting a denoising framework with task encoding, per-task conditioning and a tailored training scheme. Instead of per-task losses requiring careful balancing, a unified latent loss is adopted, enabling seamless scaling to more tasks. To encourage inter-task synergy, we introduce a multi-stream model with a task-attention mechanism that converts N-to-N task interactions into efficient 1-to-N attention, promoting effective cross-task sharing. StableMTL outperforms baselines on 7 tasks across 8 benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 密接な予測のためのマルチタスク学習は、各タスクに対する広範なアノテーションの必要性によって制限されているが、最近の研究は部分的なタスクラベルによるトレーニングについて検討している。 拡散モデルの一般化力を生かして、部分学習のセットアップをゼロショット設定に拡張し、複数の合成データセット上でマルチタスクモデルを訓練し、それぞれタスクのサブセットだけにラベル付けする。 我々の方法であるStableMTLは、遅延回帰のためにイメージジェネレータを再利用する。 タスクエンコーディング、タスク単位のコンディショニング、調整されたトレーニングスキームを備えたデノイングフレームワークの適用。 タスク毎の損失に慎重なバランスを必要とするのではなく、統一された潜伏損失を採用し、より多くのタスクにシームレスなスケーリングを可能にする。 タスク間のシナジーを促進するために,N-to-Nタスクのインタラクションを効率よく1-to-Nに変換し,効果的なタスク間共有を促進するタスクアテンション機構を備えたマルチストリームモデルを提案する。 StableMTLは8ベンチマークで7タスクのベースラインを上回ります。

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