論文の概要: Reviving ConvNeXt for Efficient Convolutional Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09408v1
- Date: Tue, 10 Mar 2026 09:24:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-11 15:25:24.199951
- Title: Reviving ConvNeXt for Efficient Convolutional Diffusion Models
- Title（参考訳）: 効率的な畳み込み拡散モデルのためのConvNeXtの復活
- Authors: Taesung Kwon, Lorenzo Bianchi, Lennart Wittke, Felix Watine, Fabio Carrara, Jong Chul Ye, Romann Weber, Vinicius Azevedo,
- Abstract要約: 本稿では,ConvNeXtに類似したバックボーンを有する完全畳み込み拡散モデル(FCDM)を提案する。
DiT-XL/2のFLOPの50%しか使用せず、FCDM-XLは7$times$と7.5$times$より少ない256$times$256と512$times$512のトレーニングステップで競合性能を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.295834664366005
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Recent diffusion models increasingly favor Transformer backbones, motivated by the remarkable scalability of fully attentional architectures. Yet the locality bias, parameter efficiency, and hardware friendliness--the attributes that established ConvNets as the efficient vision backbone--have seen limited exploration in modern generative modeling. Here we introduce the fully convolutional diffusion model (FCDM), a model having a backbone similar to ConvNeXt, but designed for conditional diffusion modeling. We find that using only 50% of the FLOPs of DiT-XL/2, FCDM-XL achieves competitive performance with 7$\times$ and 7.5$\times$ fewer training steps at 256$\times$256 and 512$\times$512 resolutions, respectively. Remarkably, FCDM-XL can be trained on a 4-GPU system, highlighting the exceptional training efficiency of our architecture. Our results demonstrate that modern convolutional designs provide a competitive and highly efficient alternative for scaling diffusion models, reviving ConvNeXt as a simple yet powerful building block for efficient generative modeling.
- Abstract（参考訳）: 最近の拡散モデルではトランスフォーマーのバックボーンが好まれている。
しかし、局所性バイアス、パラメータ効率、ハードウェアフレンドリさ - 効率的なビジョンバックボーンとしてConvNetsを確立した特性 - は、近代的な生成モデリングにおいて限定的な探究を見てきた。
本稿では,ConvNeXtに類似したバックボーンを持つモデルである完全畳み込み拡散モデル(FCDM)を紹介する。
DiT-XL/2のFLOPの50%しか使用せず、FCDM-XLは7$\times$と7.5$\times$より少ない256$\times$256と512$\times$512のトレーニングステップで競合する。
注目すべきは、FCDM-XLを4-GPUシステムでトレーニングできることだ。
以上の結果から,現代の畳み込み設計は,効率的な生成モデル構築のためのシンプルかつ強力なビルディングブロックとして,ConvNeXtを復活させ,拡散モデルを拡張するための競争的かつ高効率な代替手段を提供することを示す。
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