المفاهيم الأساسية
Die Autoren stellen ein neues Diffusion-basiertes Bildgenerierungsmodell namens DiffiT vor, das auf Vision Transformers basiert. DiffiT verwendet einen neuartigen zeitabhängigen Selbstaufmerksamkeitsmechanismus (TMSA), um sowohl räumliche als auch zeitliche Abhängigkeiten während des Denoising-Prozesses zu erfassen. DiffiT erzielt state-of-the-art Leistung bei verschiedenen Bildgenerierungsaufgaben auf mehreren Datensätzen.
الملخص
Die Autoren präsentieren ein neues Diffusion-basiertes Bildgenerierungsmodell namens DiffiT, das auf Vision Transformers basiert.
Kernpunkte:
- DiffiT verwendet einen neuartigen zeitabhängigen Selbstaufmerksamkeitsmechanismus (TMSA), um sowohl räumliche als auch zeitliche Abhängigkeiten während des Denoising-Prozesses zu erfassen.
- TMSA ermöglicht es dem Modell, seine Aufmerksamkeitsmechanismen in verschiedenen Phasen des Denoising-Prozesses dynamisch anzupassen und sowohl räumliche als auch zeitliche Komponenten zu berücksichtigen.
- DiffiT erzielt state-of-the-art Leistung bei verschiedenen Bildgenerierungsaufgaben auf mehreren Datensätzen wie ImageNet, CIFAR10 und FFHQ, sowohl im Latenzraum als auch im Bildraum.
- Der latente DiffiT-Modell erreicht einen neuen SOTA FID-Wert von 1,73 auf dem ImageNet-256-Datensatz, bei gleichzeitig 19,85% und 16,88% weniger Parametern als andere Transformer-basierte Diffusionsmodelle wie MDT und DiT.
- Das bildbasierte DiffiT-Modell erreicht ebenfalls SOTA-Leistung auf CIFAR10 und FFHQ-64 Datensätzen.
الإحصائيات
"DiffiT hat 19,85%, 16,88% und 16,88% weniger Parameter und 6,14%, 4,38% und 4,38% weniger FLOPs im Vergleich zu MDT-G, SiT-XL und DiT-XL/2-G Modellen."
"Der latente DiffiT-Modell erreicht einen neuen SOTA FID-Wert von 1,73 auf dem ImageNet-256-Datensatz."
اقتباسات
"Unsere vorgeschlagene TMSA integriert die zeitliche Komponente direkt in die Selbstaufmerksamkeit, indem die Gewichte für Schlüssel, Abfrage und Werte pro Zeitschritt angepasst werden."
"DiffiT erzielt eine überraschend effektive Leistung bei der Erzeugung hochqualitativer Bilder mit deutlich besserer Parametereffizienz."