Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adapting Self-Supervised Representations as a Latent Space for Efficient Generation

論文の概要: Adapting Self-Supervised Representations as a Latent Space for Efficient Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14630v1
Date: Thu, 16 Oct 2025 12:43:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.85617
Title: Adapting Self-Supervised Representations as a Latent Space for Efficient Generation
Title（参考訳）: 効率的な生成のための潜在空間としての自己スーパービジョン表現の適応
Authors: Ming Gui, Johannes Schusterbauer, Timy Phan, Felix Krause, Josh Susskind, Miguel Angel Bautista, Björn Ommer,
Abstract要約: RepTokは、単一の連続潜在トークンを使用してイメージを表現する生成モデリングフレームワークである。 RepTokは、クラス条件のImageNet生成における競合的な結果を達成し、テキストと画像の合成に自然に拡張する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.746963205066688
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We introduce Representation Tokenizer (RepTok), a generative modeling framework that represents an image using a single continuous latent token obtained from self-supervised vision transformers. Building on a pre-trained SSL encoder, we fine-tune only the semantic token embedding and pair it with a generative decoder trained jointly using a standard flow matching objective. This adaptation enriches the token with low-level, reconstruction-relevant details, enabling faithful image reconstruction. To preserve the favorable geometry of the original SSL space, we add a cosine-similarity loss that regularizes the adapted token, ensuring the latent space remains smooth and suitable for generation. Our single-token formulation resolves spatial redundancies of 2D latent spaces and significantly reduces training costs. Despite its simplicity and efficiency, RepTok achieves competitive results on class-conditional ImageNet generation and naturally extends to text-to-image synthesis, reaching competitive zero-shot performance on MS-COCO under extremely limited training budgets. Our findings highlight the potential of fine-tuned SSL representations as compact and effective latent spaces for efficient generative modeling.
Abstract（参考訳）: Representation Tokenizer(RepTok)は、自己監督型視覚変換器から得られる1つの連続潜在トークンを用いて画像を表現する生成モデリングフレームワークである。トレーニング済みのSSLエンコーダをベースとして、セマンティックトークンの埋め込みのみを微調整し、標準フローマッチング目的を用いてトレーニングした生成デコーダと組み合わせる。この適応は、トークンを低レベルの、再構築関連の詳細で豊かにし、忠実な画像再構成を可能にする。元のSSL空間の良好な幾何を保存するために、適応トークンを規則化し、潜伏空間が滑らかで生成に適した状態であることを保証するコサイン類似性損失を加える。我々は,2次元潜在空間の空間的冗長性を解消し,トレーニングコストを大幅に削減する。その単純さと効率性にもかかわらず、RepTokはクラス条件のImageNet生成における競合的な結果を達成し、テキストと画像の合成に自然に拡張し、非常に限られた訓練予算の下でMS-COCO上での競合ゼロショット性能に到達した。本研究は,効率的な生成モデルのためのコンパクトかつ効率的な潜在空間として,微調整されたSSL表現の可能性を明らかにするものである。

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