論文の概要: SCALAR: Scale-wise Controllable Visual Autoregressive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19946v2
• Date: Tue, 29 Jul 2025 03:38:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 12:52:36.841619
• Title: SCALAR: Scale-wise Controllable Visual Autoregressive Learning
• Title（参考訳）: SCALAR: スケールワイド制御可能なビジュアル自動回帰学習
• Authors: Ryan Xu, Dongyang Jin, Yancheng Bai, Rui Lan, Xu Duan, Lei Sun, Xiangxiang Chu,
• Abstract要約: 視覚自己回帰(VAR)に基づく制御可能な生成法であるSCALARを提案する。 予め訓練された画像エンコーダを用いて意味制御信号の符号化を抽出し,VARバックボーンの対応する層に注入する。 SCALAR上に構築したSCALAR-Uniは,複数の制御モダリティを共有潜在空間に整合させる統合拡張であり,単一のモデルで柔軟なマルチ条件ガイダンスをサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.775596699630633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Controllable image synthesis, which enables fine-grained control over generated outputs, has emerged as a key focus in visual generative modeling. However, controllable generation remains challenging for Visual Autoregressive (VAR) models due to their hierarchical, next-scale prediction style. Existing VAR-based methods often suffer from inefficient control encoding and disruptive injection mechanisms that compromise both fidelity and efficiency. In this work, we present SCALAR, a controllable generation method based on VAR, incorporating a novel Scale-wise Conditional Decoding mechanism. SCALAR leverages a pretrained image encoder to extract semantic control signal encodings, which are projected into scale-specific representations and injected into the corresponding layers of the VAR backbone. This design provides persistent and structurally aligned guidance throughout the generation process. Building on SCALAR, we develop SCALAR-Uni, a unified extension that aligns multiple control modalities into a shared latent space, supporting flexible multi-conditional guidance in a single model. Extensive experiments show that SCALAR achieves superior generation quality and control precision across various tasks.
• Abstract（参考訳）: 生成した出力のきめ細かい制御を可能にする制御可能な画像合成は、視覚生成モデリングにおいて重要な焦点となっている。 しかし、階層的で次のスケールの予測スタイルのため、Visual Autoregressive(VAR)モデルでは制御可能な生成は依然として困難である。 既存のVARベースの手法は、しばしば非効率な制御符号化と破壊的な注入機構に悩まされ、忠実さと効率の両方を損なう。 本稿では, VARに基づく制御可能な生成手法であるSCALARについて述べる。 SCALARは、事前訓練されたイメージエンコーダを利用して、意味制御信号の符号化を抽出し、スケール固有の表現に投影し、VARバックボーンの対応する層に注入する。 この設計は、生成プロセスを通して永続的で構造的に整合したガイダンスを提供する。 SCALAR上に構築したSCALAR-Uniは,複数の制御モードを共有潜在空間に整合させ,単一のモデルで柔軟なマルチコンディショナリガイダンスをサポートする統合拡張である。 大規模な実験により、SCALARは様々なタスクにおいて優れた生成品質と制御精度を達成することが示された。

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