本研究は、ディフュージョンベースのテキスト生成モデルのスケーリングプロパティを調査しています。主な内容は以下の通りです:
既存のUNetデザインを比較検討し、SDXLのUNetが最も優れていることを示しました。SDXLのUNetは、チャンネル数や変換器の深さを適切に設計することで、同等のパラメータ数でも大幅な性能向上を実現しています。
UNetとTransformerバックボーンの詳細な比較を行い、UNetの方が初期段階の性能が優れていることを明らかにしました。Transformerは性能向上には効果的ですが、訓練効率が低いという課題があります。
データセットの拡大と合成キャプションの活用により、テキスト-画像アラインメントと画質が大幅に向上することを示しました。大規模データセットと高性能モデルを組み合わせることで、学習効率が大幅に改善されます。
性能とモデルサイズ、データセットサイズ、計算コストの関係を定量的に分析し、スケーリング則を導出しました。これにより、効率的なモデル設計と適切なデータセット拡大の指針が得られます。
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by Hao Li,Yang ... às arxiv.org 04-04-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.02883.pdfPerguntas Mais Profundas