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Denoising Autoregressive Representation Learning: Unifying Visual Perception and Generation


Core Concepts
DARL unifies visual perception and generation through autoregressive and denoising diffusion models.
Abstract
1. Abstract: DARL uses a decoder-only Transformer for autoregressive image patch prediction. Training with Mean Squared Error (MSE) leads to strong representations. Diffusion objective with denoising patch decoder enhances image generation ability. Tailored noise schedules and longer training improve learned representations. 2. Introduction: Large Language Models (LLMs) popular for generative pre-training. Vision representation learning and image generation often use separate techniques. Autoregressive and denoising diffusion models combined in DARL for unified model. 3. Denoising Autoregressive Representation Learning (DARL): Architecture: Vision Transformer backbone with causal attention masking. Rotary Positional Embedding for improved performance. Diffusion objective for multi-modal belief over patch content. 4. Experiments: Fixed patch ordering strategies compared to raster order. Random ordering with XLNet architecture shows longer training required. DARL achieves comparable performance to state-of-the-art models. 5. Impact Statement: Ethical concerns about image generation and dataset bias. DARL advances generative pre-training in the vision domain.
Stats
MSE 손실로 훈련하면 강력한 표현을 제공합니다. 모델 성능을 향상시키기 위해 확산 목표를 사용합니다. 모델 성능은 훈련 중 사용된 소음 일정에 의해 결정됩니다.
Quotes
"Despite its simple architecture, DARL delivers performance remarkably close to state-of-the-art masked prediction models." "Our method significantly advances representation learning with generative pre-training."

Key Insights Distilled From

by Yazhe Li,Jor... at arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05196.pdf
Denoising Autoregressive Representation Learning

Deeper Inquiries

이미지 생성과 높은 수준의 추상화 학습 사이의 모델 용량 경쟁은 어떻게 해결될 수 있을까?

이미지 생성과 높은 수준의 추상화 학습 간의 모델 용량 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추상화와 낮은 수준의 세부 사항을 동시에 다루는 능력에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁은 모델이 더 높은 수준의 추
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