YOSO: One-Step Text-To-Image Synthesis with Self-Cooperative Diffusion GANs

Keskeiset käsitteet

YOSO introduces a novel generative model for high-quality one-step image synthesis by combining the diffusion process with GANs.

Tiivistelmä

Abstract:

• YOSO is a generative model for rapid, scalable, and high-fidelity one-step image synthesis.
• Integrates diffusion process with GANs for self-cooperative learning.
• Achieves competitive performance in one-step generation training from scratch.

Introduction:

• Diffusion models (DMs) have shown state-of-the-art results but suffer from slow generation speed.
• YOSO combines DMs and GANs for one-step generation.

Method: Self-Cooperative Diffusion GANs:

• Proposes direct construction of learning objectives over clean data for effective one-step generation.
• Utilizes self-cooperative approach for stable training and effective learning.

Experiments:

• YOSO outperforms existing models in unconditional image generation on CIFAR-10 dataset.
• Ablation studies show the effectiveness of consistency loss and LPIPS loss in improving image quality.

Text-to-image Generation:

• YOSO-PixArt-alpha competes with state-of-the-art models like SDXL-Turbo in text-to-image synthesis.

Application:

• Demonstrates compatibility with ControlNet and different base models in downstream tasks.

Tilastot

YOSOは高品質な一段階画像合成のための新しい生成モデルを導入します。

Lainaukset

Tärkeimmät oivallukset

You Only Sample Once

by Yihong Luo,X... klo arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12931.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

どのようにしてYOSOは他の既存モデルと比較して優れていますか

YOSOは、他の既存モデルと比較していくつかの点で優れています。まず、YOSOは高品質な画像生成を一度のステップで実現することができます。これにより、計算効率が向上し、大規模なデータセットにおける高速なサンプリングが可能となります。また、YOSOは自己協力的拡散GANを導入し、安定したトレーニングや効果的な学習を実現しています。さらに、従来のアプローチでは対処困難だった非ゼロ終端SNR問題を解決するための新しい初期化手法も提案されています。

SD 1.5に対するLoRAファインチューニングがYOSOにどのような影響を与える可能性がありますか

SD 1.5に対するLoRAファインチューニングは、YOSOに重要な影響を与える可能性があります。LoRAファインチューニングは分布シフト問題を軽減し、SD 1.5から得られるデータセットへの適応能力を改善します。この方法により、「ゼロ終端SNR」問題が解消されることで数値不安定性も低減されます。また、YOSO-LoRAモデルは他のベースモデルと互換性があり、異なる基本モデル（例：dreamshaperやrealistic vision）から派生したコントロール機能も保持しつつ利用可能です。

この研究は、将来的なテキストから画像への合成技術の発展にどのように貢献するでしょうか

この研究は将来的なテキストから画像への合成技術の発展に重要な貢献をします。特に、「一度きりサンプリング」という新たなアプローチや「自己協力的拡散GAN」の導入は高速かつ効率的な画像生成手法を提供します。「Informative Prior Initialization」や「Adapt-stage」等新たな初期化手法も開発されました。
これら革新的技術や設計思想は今後のテキストから画像への合成技術分野で大きく進歩し，より高品質かつ柔軟性ある生成能力向上へ貢献することが期待されます。