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ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders 순수 Conv로만 이루어낸 ConvNeXt + MAE arXiv Github Abstract ConvNet에 masked autoencoder(MAE)와 같은 자체 지도 학습을 도입했을 때, 성능이 낮아졌다. 본 논문에서는 ConNeXt 아키텍처에 fully convolutional masked autoencoder framework를 도입하고 채널 간 feature competition을 강화하기 위해 Global Response Normalization (GRN) layer를 추가한다. Introduction MAE는 애초에 transformer sequence 처리에 최적화되어 있기 때문에 ConvNet에 적용했을 때 성능이 좋지 않고, 따라서 Conv용 MAE를 설계하는 것이 본 논문의 목표이다...
GAN 논문 분류 Architecture Improving FastGAN : 100개 미만의 샘플로 몇 시간만에 수렴하는 초경량 GAN Projected GAN : GAN의 성능을 향상시키는 무작위 투영 다중 판별기 제안 Alias-Free GAN(StyleGAN3) : StyleGAN2에서 신호처리의 개념을 도입해 엘리어싱을 완전히 제거 개념편, 아키텍처편 StyleGAN-XL : StyleGAN3 + Projected GAN EqGAN-SA : 히트맵과 D의 attention map을 이용해 GAN 훈련 평형 개선 Inversion StyleSpace : S 공간의 효율성 입증. S 공간에서의 속성 탐색 방법을 제안 ReStyle : 인코더 기반 반전과 직접 최적화 반전을 결합한 반전 인코더 모델 SAM Inversi..
Vision Transformer 논문 분류 Attention, ImprovingNAT : Attention을 마치 컨볼루션처럼 작동시키는 Neighborhood Attention 제안FAN : Self attention과 모델 견고성의 관계를 분석ViT-Adapter : Vanilla ViT에 쉽게 추가할 수 있고 성능이 크게 향상되는 간단하고 효율적인 어댑터 Inception Transformer : ViT와 CNN의 장점을 모두 활용하기 위한 모델. pooling, attention, convolution을 완전히 따로 분리해서 연산하는 것이 특징EfficientFormer : ViT의 mobile 환경에서의 지연 시간을 획기적으로 줄임MobileViTv2 : MobileViT에서 새로운 separable self-attention을 추가한 ..
Muse: Text-To-Image Generation via Masked Generative Transformers Text-to-image를 위한 VQ masked transformer Projet Page arXiv Github Abstract Diffusion 또는 Autoregressive(AR) 모델보다 훨씬 효율적이면서 이미지 생성에서 SOTA를 달성한 text-to-image transformer 모델 Muse. Muse는 사전 훈련된 대형 언어 모델에서 추출된 텍스트 임베딩을 고려해 무작위로 마스킹된 이미지 토큰을 예측하도록 훈련된다. 적은 샘플링 반복과 병렬 디코딩 사용으로 확산이나 AR 모델보다 빠르고 효율적이다. Introduction 하위 모듈들 256, 512로 한 쌍의 VQGAN tokenizer 부분적으로 마스킹된 저해상도 토큰 시퀀스에서 마스킹되지 않은 토큰과 텍스트 임베딩에 따라 마스킹된..
Towards Robust Monocular Depth Estimation: Mixing Datasets for Zero-shot Cross-dataset Transfer (MiDaS) 다양한 깊이 추정 데이터셋에 통합적으로 적용 가능한 손실함수 개발. 3D movies dataset 제안. 요약: 다양한 기준을 가진 데이터셋을 정렬하여 혼합 훈련 Multi-log-scale에서 x,y 축의 gradient를 포착하는 loss term arXiv Github Abstract Zero-shot monocular depth estimation을 위한 새로운 데이터 소스 제안. 다양한 깊이 추정 데이터셋에 통합적으로 적용 가능한 손실함수 개발. Introduction 본 논문의 목적은 다양한 환경에서 강력한 monocular depth estimation 모델을 훈련하는 방법을 조사하는 것이다. 이를 위해 다양한 감지 양식으로 얻은 데이터에 대해 훈련 가능한 손실함수를 개발하고 다양한 기존 ..
What the DAAM: Interpreting Stable Diffusion Using Cross Attention DAAM 코드 리뷰, DAAM 써보기 단어가 생성된 이미지에 미친 영향을 hitmap으로 표시 arXiv Github Abstract Stable diffusion에 대한 text-image 속성 분석. Introduction 모델에서 cross attention map을 결합하여 각 단어에 대한 2차원 속성 map을 생성한다. 이것을 Diffusion Attentive Attribution Maps(DAAM) 라고 함. DAAM을 semantic segment와 비교 프롬프트의 구문 공간에서의 관계가 이미지의 픽셀 공간에서의 관계와 어떻게 관련되는지를 특성화 DAAM의 렌즈를 통해 의미론적 현상, 특히 생성 품질에 영향을 미치는 현상을 연구하여 구문적 발견을 추가로 조사 예를 들어, '기린과 얼룩말'은..
DPM-Solver++: Fast Solver for Guided Sampling of Diffusion Probabilistic Models DPM-solver에서 속도 개선, guided sampling에서도 작동되게 개선. Arxiv Github Abstract Guided sampling을 위한 DPM-solver. 또한 임계값 방법과 DPM-solver++의 multi-step 변형 제안. Introduction DPM-solver에서는 유도(guided) 샘플링에 대해 제대로 조사하지 않았다. 유도 샘플링의 경우 단순한 1차 solver인 DDIM보다도 좋지 않았다고 한다. 데이터 예측 매개 변수화로 ODE를 해결하기 위한 solver를 도출하고, train-test 불일치 문제를 완화하기 위해 동적 임계값 방법을 채택한다. 또한, 불안정 해결을 위해 다단계 solver를 개발. Background DPM-solver Paramete..
DPM-Solver : A Fast ODE Solver for Diffusion Probabilistic Model Sampling in Around 10 Steps ODE solver를 이용한 빠르고 고품질의 샘플링 테일러 전개로 DDIM보다 더 많은 시간 단계를 뛰어 넘음 Arxiv Github Abstract Diffusion probabilistic model(DPM)의 샘플링은 일반적으로 대규모 순차 단계가 필요하기 때문에 오래 걸린다. (SDE) DPM의 샘플링은 확산 상미분 방정식(ODE)을 해결하는 것으로 대안적으로 볼 수 있다(DDIM). 본 논문에서는 확산 ODE 솔루션의 정확한 공식을 제안하고 모든 term을 블랙박스 ODE solver에 맡기는 대신 솔루션의 선형 부분을 분석적으로 계산한다. 아무튼 ODE를 위한 전용 solver인 DPM-solver를 제안한다. DPM-solver는 별도의 훈련 없이 20번 이하의 적은 단계로 고품질 샘플을 생..
Null-text Inversion for Editing Real Images using Guided Diffusion Models 이미지 편집을 위한 Diffusion Inversion Project Page Abstract 본 논문에서는 정확한 반전 기법을 도입하여 이미지의 직관적인 텍스트 기반 수정을 용이하게 한다. 무작위 노이즈 샘플을 단일 입력 이미지에 매핑하는 것이 아니라 단일 pivot 노이즈 벡터를 사용하고 그 주변을 최적화하는 pivotal 반전 입력 텍스트 임베딩이 아닌 classifier-free guidance에서 사용하는 무조건 텍스트 임베딩만 수정하는 null-text 최적화 Introduction Classifier-free guidance와 관련된 거의 모든 작업들이 조건부 부분에만 집중하지만, 본 논문의 연구진들은 무조건 부분에 의해 유도되는 상당한 효과를 인식했다. 프롬프트 반전을 위해 무조건 부분에 ..
Prompt-to-Prompt Image Editing with Cross-Attention Control Attention map 주입을 통한 텍스트 기반 이미지 편집 Project Page Abstract 편집이 텍스트로만 제어되는 직관적인 prompt-to-prompt 편집 프레임워크. Cross attention이 중요하다는 것을 관찰하고 확산 과정을 따라 attention map을 주입하여 제어함. Introduction 핵심 아이디어는 확산 과정에서 cross attention map을 주입하여 확산이 진행되는 동안 프롬프트 텍스트의 토큰에 어떤 픽셀이 참여하는지 제어함으로써 이미지를 편집할 수 있다는 것이다. 위 그림과 같은 작업 가능 단어 교체 새로운 단어 추가 단어의 의미 효과를 증폭하거나 약화 Prompt-to-prompt는 다양한 text-to-image 모델에 적용될 수 있다. Metho..
Latent Diffusion Code GitHub - CompVis/latent-diffusion: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models - GitHub - CompVis/latent-diffusion: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models github.com 논문 리뷰 High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models (LDM) Diffusion Model + Autoencoder + Cross Attention Github..
Scalable Diffusion Models with Transformers (DiT) 확산 모델에 트랜스포머 백본. JAX로 구현됨. Arxiv Github Project Page Abstract 확산 모델에서 일반적으로 사용되는 U-Net 백본을 잠재 패치에서 작동하는 트랜스포머로 대체한다. 트랜스포머의 깊이/폭 증가 또는 입력 토큰의 증가가 더 낮은 FID를 갖는다는 것을 발견하였으며 class-conditional ImageNet 512, 256에서 이전의 모든 확산 모델을 능가한 2.27 FID를 달성하였다. Introduction 본 연구에서는 U-Net의 유도 편향이 확산 모델의 성능에 중요하지 않으며, 트랜스포머와 같은 표준 설계로 쉽게 대체될 수 있음을 보여준다. 또한 트랜스포머를 기반으로 한 새로운 확산 모델인 Diffusion Transformer(DiT)를 소개한다. ..

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