ELLA diffusionというのを調べてみた：期待大？
たまたま、redditを見てたら目に入ったもので、調べてみたら興味深い内容でしたので記事にしました(2023/3/12時点では公開はしていない？)。
個人的には期待が大きい技術の様に思いました。テンセントが出してますね。
上のサイトから論文へのリンクがあり、GPTさんに論文を要約してもらいました(GPTsの論文要約君を使用)。
＜論文名＞ELLA: Equip Di˙usion Models with LLM for Enhanced Semantic Alignment
＜どんなもの？＞この論文では、テキストから画像を生成するディフュージョンモデルに、大規模言語モデル（LLM）を装備することでセマンティックアラインメント（意味的整合性）を向上させる「ELLA」という方法を紹介しています。従来のテキストエンコーダーであるCLIPを使用しているモデルに比べて、複数のオブジェクト、詳細な属性、複雑な関係性、長文のアラインメントなど、より密度の高いプロンプトを理解する能力が向上します。
＜先行研究と比べてどこがすごい？＞
ELLAは、ディフュージョンモデルとLLMを無縫に結合させ、サンプリングの各タイムステップにおいて、LLMから動的に条件を抽出する新しいモジュール「Timestep-Aware Semantic Connector (TSC)」を提案しています。これにより、ディフュージョンモデルが長文や複雑なプロンプトをより効果的に解釈できるようになります。また、ELLAは既存のコミュニティモデルやツールと容易に組み合わせることができ、プロンプトフォロー能力を向上させることが可能です。
＜技術や手法のキモはどこ？＞
ELLAの核となるのは、ディフュージョンモデルとLLMの間の意味的整合性を向上させるために設計されたTimestep-Aware Semantic Connector (TSC)です。このコネクタは、デノイジングプロセスの異なる段階でセマンティックな特徴を適応させ、複雑なプロンプトを解釈するのを助けます。
＜どうやって有効だと検証した？＞
著者らは、密度の高いプロンプトをフォローするテキストから画像へのモデルを評価するために「Dense Prompt Graph Benchmark (DPG-Bench)」という新しいベンチマークを導入しました。これは、1Kの密度の高いプロンプトで構成され、複数のオブジェクト、多様な属性、関係性を含むシナリオを含んでいます。広範な実験を通じて、ELLAが既存の最先端手法よりも優れた性能を示すことが確認されました。
＜議論はある？＞
ELLAの提案によって、ディフュージョンモデルとLLMの組み合わせがテキストから画像への生成における新たな可能性を開いたこと、また今後の研究の方向性に影響を与える可能性があります。
要約などを読んだ感想など
ELLAは、stablediffusionなどのデイフュージョンモデルとLLMの間の橋渡しをするコンポーネントとして機能する様です。
stablediffusionはCLIPをテキストエンコーダーにして画像生成をしていますが、ELLAとLLMが、CLIPの代わりに働いて、よりテキスト内容を理解、反映したものにするという感じの様です。
この論文ではllama2などオープンソースのLLMを使用し、有効な結果を出していますが、より小さいサイズのモデルでも良い結果が出ているとも書いてありました。
今のチャットGPTとDALLE-3の様な感じに近いものと感じました。
この論文の通りだとstable diffusionにも適用できるので、拡張機能とかに組み込めたらと期待が膨らみますね。
生成速度とか記述がない様なので、実際にやってみないと分かりませんが、より簡単に意図した内容の画像が出来る時代になって行きそうだと感じました。
日本語のプロンプトでも、LLM次第では画像作ってくれそうな気もします。
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