論文の概要: MiniDog: Dog-Breed Text-to-image Flow Matching from Pretraining to Fine-Tuning on 4 Consumer GPUs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.18870v2
• Date: Wed, 14 Oct 2026 14:59:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-15 21:06:15.721601
• Title: MiniDog: Dog-Breed Text-to-image Flow Matching from Pretraining to Fine-Tuning on 4 Consumer GPUs
• Title（参考訳）: MiniDog:4つのGPUのプリトレーニングからファインチューニングまで、犬と犬で作ったテキストと画像のフローマッチング
• Abstract要約: MiniDogは、55分で事前トレーニング可能な拡散トランスフォーマーと、3090 GPU4台で15分で微調整が可能なフレームワークである。 データにはImageNetから26kのドッグイメージを使用し、FLUX.1-schnellが生成した2kのイメージをプリトレーニングし、キャプションして微調整する。 アーキテクチャでは、E2E-INVAEをセマンティック潜在空間、22Mパラメータを持つ小さなトランスフォーマー、テキストエンコーディングのための小さなQwenモデル、コンテキスト内コンディショニングに使用しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.645276864765819
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We generally perceive that training text-to-image diffusion models requires heavy compute: it is true if we aim at a comprehensive frontier model. This understanding prevents people from training their own models when getting started in the field. We develop MiniDog, a framework that enables pretraining diffusion transformers in 55 minutes and fine-tuning in another 15 minutes on four 3090 GPUs. For data, we use 26k dog images from ImageNet and caption them for pretraining and use 2k images generated by FLUX.1-schnell for fine-tuning. We precompute the image and text features and cache them for efficiency. For architecture, we use E2E-INVAE for its semantic latent space, a small transformer with 22M parameters, a small Qwen model for text encoding, and in-context conditioning. For training, we use iREPA and an EUPE perception encoder for acceleration. For evaluation, our repository supports FID, HPSv2 score, PickScore, and various VAE reconstruction metrics. The project is open-sourced at https://github.com/Reyhaneesmailizadeh/MiniDog. We do not claim technical novelty.
• Abstract（参考訳）: テキストから画像への拡散モデルのトレーニングには重い計算が必要であると考えるのが一般的である。 この理解は、フィールドで始めるとき、人々が自身のモデルをトレーニングすることを妨げます。 55分で事前学習し、3090GPU4台で15分で微調整できるフレームワークであるMiniDogを開発した。 データにはImageNetから26kのドッグイメージを使用し、FLUX.1-schnellが生成した2kのイメージをプリトレーニングし、キャプションして微調整する。 画像とテキストの特徴をプリコンパイルし、効率よくキャッシュします。 アーキテクチャでは、E2E-INVAEをセマンティック潜在空間、22Mパラメータを持つ小さなトランスフォーマー、テキストエンコーディングのための小さなQwenモデル、コンテキスト内コンディショニングに使用しています。 トレーニングでは、加速のためにiREPAとEUPE認識エンコーダを使用します。 評価のために、FID、HPSv2スコア、PickScore、および様々なVAE再構成メトリクスをサポートしている。 プロジェクトはhttps://github.com/Reyhaneesmailizadeh/MiniDog.comで公開されている。 我々は技術的新奇さを主張しない。

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