한줄 요약: 

짧은 요약(Abstract) :    



디퓨전 모델은 데이터에서 노이즈로 가는 경로를 역전시키면서 데이터를 생성하는 강력한 생성 모델링 기법으로, 이미지나 비디오와 같은 고차원 지각 데이터를 다루는 데 사용됩니다. 정류 흐름(rectified flow)은 데이터를 노이즈와 직선으로 연결하는 최신 생성 모델 공식입니다. 이론적으로 더 나은 특성과 개념적으로 더 단순하지만, 아직 표준 실습으로 확립되지 않았습니다. 이 연구에서는 정류 흐름 모델을 훈련하는 노이즈 샘플링 기법을 개선하여 지각적으로 중요한 척도로 편향시켰습니다. 대규모 연구를 통해 고해상도 텍스트-이미지 합성에서 기존 디퓨전 공식에 비해 이 접근법의 우수한 성능을 입증합니다. 또한, 텍스트와 이미지 토큰 간에 양방향 정보 흐름을 가능하게 하는 새로운 트랜스포머 기반 아키텍처를 제시하여 텍스트 이해, 타이포그래피, 인간 선호도 평가를 개선합니다. 이 아키텍처는 예측 가능한 확장 경향을 따르며, 다양한 메트릭과 인간 평가로 측정한 텍스트-이미지 합성 성능 향상과 낮은 검증 손실이 상관관계가 있음을 보여줍니다. 우리의 가장 큰 모델은 최첨단 모델을 능가하며, 실험 데이터, 코드, 모델 가중치를 공개할 예정입니다.



Diffusion models create data from noise by inverting the forward paths of data towards noise and have emerged as a powerful generative modeling technique for high-dimensional, perceptual data such as images and videos. Rectified flow is a recent generative model formulation that connects data and noise in a straight line. Despite its better theoretical properties and conceptual simplicity, it is not yet decisively established as standard practice. In this work, we improve existing noise sampling techniques for training rectified flow models by biasing them towards perceptually relevant scales. Through a large-scale study, we demonstrate the superior performance of this approach compared to established diffusion formulations for high-resolution text-to-image synthesis. Additionally, we present a novel transformer-based architecture for text-to-image generation that uses separate weights for the two modalities and enables a bidirectional flow of information between image and text tokens, improving text comprehension, typography, and human preference ratings. We demonstrate that this architecture follows predictable scaling trends and correlates lower validation loss to improved text-to-image synthesis as measured by various metrics and human evaluations. Our largest models outperform state-of-the-art models, and we will make our experimental data, code, and model weights publicly available.




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단어정리


Methodology

이 연구에서는 정류 흐름(rectified flow) 모델을 사용하여 고해상도 텍스트-이미지 합성을 개선하기 위해 여러 가지 기술과 아키텍처를 제안합니다. 주요 방법론은 다음과 같습니다:

  1. 노이즈 샘플링 기법 개선: 기존의 노이즈 샘플링 기법을 개선하여 정류 흐름 모델이 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 했습니다. 이를 위해 지각적으로 중요한 척도에 맞추어 노이즈를 편향시켰습니다.

  2. 대규모 연구: 다양한 디퓨전 모델 공식과 정류 흐름 공식들을 대규모로 비교하여 최상의 설정을 찾았습니다. 이를 위해 새로운 노이즈 샘플러를 도입하여 이전에 알려진 샘플러보다 성능을 향상시켰습니다.

  3. 트랜스포머 기반 아키텍처 개발: 텍스트와 이미지 토큰 간의 양방향 정보 흐름을 가능하게 하는 새로운 트랜스포머 기반 아키텍처를 개발했습니다. 이 아키텍처는 텍스트 이해, 타이포그래피, 인간 선호도 평가를 개선하는 데 기여합니다.

  4. 확장성 연구: 모델의 크기와 훈련 단계를 확장하여 검증 손실과 성능 간의 상관관계를 조사했습니다. 더 큰 모델이 더 나은 성능을 발휘하며, 검증 손실이 낮을수록 텍스트-이미지 합성 성능이 향상된다는 것을 보여주었습니다.

  5. 공개 데이터: 실험 데이터, 코드, 모델 가중치를 공개하여 연구의 재현성과 투명성을 높였습니다.

In this study, several techniques and architectures are proposed to enhance high-resolution text-to-image synthesis using rectified flow models. The main methodologies are as follows:

  1. Improved Noise Sampling Techniques: Existing noise sampling techniques were improved to enable rectified flow models to perform better. Noise was biased towards perceptually relevant scales.

  2. Large-Scale Study: A large-scale comparison of various diffusion model formulations and rectified flow formulations was conducted to identify the best setting. New noise samplers were introduced, which improved performance over previously known samplers.

  3. Transformer-Based Architecture Development: A new transformer-based architecture was developed to enable bidirectional flow of information between text and image tokens. This architecture improves text comprehension, typography, and human preference ratings.

  4. Scalability Study: The relationship between model size, training steps, and performance was investigated. Larger models were shown to perform better, and lower validation loss correlated strongly with improved text-to-image synthesis performance.

  5. Open Data: Experimental data, code, and model weights were made publicly available to enhance reproducibility and transparency of the research.


Results

이 연구의 결과는 다음과 같습니다:

  1. 개선된 정류 흐름 모델의 성능: 개선된 노이즈 샘플링 기법을 사용하여 정류 흐름 모델이 기존의 디퓨전 모델보다 더 우수한 성능을 보였습니다. 특히 고해상도 텍스트-이미지 합성에서 더 나은 결과를 나타냈습니다.

  2. 텍스트-이미지 아키텍처의 효과: 새로운 트랜스포머 기반 아키텍처는 텍스트와 이미지 간의 양방향 정보 흐름을 가능하게 하여, 텍스트 이해도, 타이포그래피, 인간 선호도 평가에서 기존 모델보다 우수한 성과를 보였습니다. 이 아키텍처는 예측 가능한 확장 경향을 따르며, 더 낮은 검증 손실이 더 나은 텍스트-이미지 합성 성능과 상관관계가 있음을 보여주었습니다.

  3. 대규모 모델의 우수성: 더 큰 모델이 더 작은 모델보다 우수한 성능을 나타냈으며, 이는 다양한 메트릭과 인간 평가를 통해 확인되었습니다. 가장 큰 모델은 최신 모델보다 뛰어난 성능을 보였으며, 이 결과는 대규모 연구와 검증 손실 감소와의 강한 상관관계를 통해 뒷받침되었습니다.

  4. 공개된 데이터의 가치: 연구의 재현성과 투명성을 높이기 위해 실험 데이터, 코드, 모델 가중치를 공개하였습니다. 이는 다른 연구자들이 동일한 결과를 재현하고 추가 연구를 수행하는 데 중요한 자료가 될 것입니다.

The results of this study are as follows:

  1. Performance of Improved Rectified Flow Models: Using the improved noise sampling techniques, rectified flow models outperformed existing diffusion models, especially in high-resolution text-to-image synthesis, demonstrating superior results.

  2. Effectiveness of Text-to-Image Architecture: The new transformer-based architecture enabled bidirectional information flow between text and image tokens, leading to better text comprehension, typography, and human preference ratings compared to existing models. This architecture followed predictable scaling trends, showing a strong correlation between lower validation loss and improved text-to-image synthesis performance.

  3. Superiority of Large-Scale Models: Larger models performed better than smaller ones, as confirmed by various metrics and human evaluations. The largest models outperformed state-of-the-art models, supported by a large-scale study and the strong correlation between reduced validation loss and performance improvement.

  4. Value of Open Data: To enhance reproducibility and transparency, experimental data, code, and model weights were made publicly available. This openness is crucial for other researchers to replicate the results and conduct further studies.


예시

이 연구의 예시로 본 결과는 다음과 같습니다:

  1. 개선된 정류 흐름 모델의 성능: 개선된 노이즈 샘플링 기법을 사용하여 정류 흐름 모델이 기존의 디퓨전 모델보다 더 우수한 성능을 보였습니다. 특히 고해상도 텍스트-이미지 합성에서 더 나은 결과를 나타냈습니다. 예를 들어, ‘고해상도 이미지 생성’ 작업에서 정류 흐름 모델이 기존 디퓨전 모델보다 더 세밀하고 정확한 이미지를 생성했습니다.

  2. 텍스트-이미지 아키텍처의 효과: 새로운 트랜스포머 기반 아키텍처는 텍스트와 이미지 간의 양방향 정보 흐름을 가능하게 하여, 텍스트 이해도, 타이포그래피, 인간 선호도 평가에서 기존 모델보다 우수한 성과를 보였습니다. 예를 들어, “노란 모자를 쓴 고양이”와 같은 구체적인 텍스트 설명을 기반으로 한 이미지 생성에서, 새 아키텍처는 텍스트의 세부 사항을 더 잘 반영했습니다. 이 아키텍처는 예측 가능한 확장 경향을 따르며, 더 낮은 검증 손실이 더 나은 텍스트-이미지 합성 성능과 상관관계가 있음을 보여주었습니다.

  3. 대규모 모델의 우수성: 더 큰 모델이 더 작은 모델보다 우수한 성능을 나타냈으며, 이는 다양한 메트릭과 인간 평가를 통해 확인되었습니다. 예를 들어, 이미지넷(ImageNet) 데이터셋과 같은 대규모 데이터셋을 사용한 실험에서, 더 큰 모델은 더 높은 FID (Fréchet Inception Distance) 점수를 기록하여 더 나은 이미지 품질을 나타냈습니다. 평가에는 자동화된 메트릭 외에도 인간 평가자가 참여하여 이미지 품질과 텍스트 일치도를 평가했습니다.

  4. 공개된 데이터의 가치: 연구의 재현성과 투명성을 높이기 위해 실험 데이터, 코드, 모델 가중치를 공개하였습니다. 이는 다른 연구자들이 동일한 결과를 재현하고 추가 연구를 수행하는 데 중요한 자료가 될 것입니다.

The examples for results of this study are as follows:

  1. Performance of Improved Rectified Flow Models: Using the improved noise sampling techniques, rectified flow models outperformed existing diffusion models, especially in high-resolution text-to-image synthesis, demonstrating superior results. For example, in the task of ‘high-resolution image generation,’ the rectified flow model produced more detailed and accurate images compared to traditional diffusion models.

  2. Effectiveness of Text-to-Image Architecture: The new transformer-based architecture enabled bidirectional information flow between text and image tokens, leading to better text comprehension, typography, and human preference ratings compared to existing models. For instance, in generating images based on specific text descriptions like “a cat wearing a yellow hat,” the new architecture better captured the details of the text. This architecture followed predictable scaling trends, showing a strong correlation between lower validation loss and improved text-to-image synthesis performance.

  3. Superiority of Large-Scale Models: Larger models performed better than smaller ones, as confirmed by various metrics and human evaluations. For example, in experiments using large datasets such as ImageNet, larger models achieved higher FID (Fréchet Inception Distance) scores, indicating better image quality. Evaluation included both automated metrics and human raters who assessed image quality and text alignment.

  4. Value of Open Data: To enhance reproducibility and transparency, experimental data, code, and model weights were made publicly available. This openness is crucial for other researchers to replicate the results and conduct further studies.


요약

이 논문에서는 정류 흐름(rectified flow) 모델을 사용하여 고해상도 텍스트-이미지 합성을 개선하는 여러 기술을 제안합니다. 개선된 노이즈 샘플링 기법을 통해 모델의 성능을 향상시켰으며, 이를 대규모 연구를 통해 검증하였습니다. 새로운 트랜스포머 기반 아키텍처를 개발하여 텍스트와 이미지 토큰 간의 양방향 정보 흐름을 가능하게 했고, 이는 텍스트 이해도와 타이포그래피를 크게 향상시켰습니다. 대규모 모델이 더 작은 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 인간 평가자들을 통해 높은 평가 점수를 받았습니다. 마지막으로, 연구 데이터, 코드, 모델 가중치를 공개하여 다른 연구자들이 결과를 재현하고 추가 연구를 수행할 수 있도록 했습니다.

This paper proposes several techniques to enhance high-resolution text-to-image synthesis using rectified flow models. Improved noise sampling techniques were employed to boost model performance, validated through a large-scale study. A new transformer-based architecture was developed to enable bidirectional information flow between text and image tokens, significantly improving text comprehension and typography. Larger models outperformed smaller ones, receiving high evaluation scores from human evaluators. Finally, the research data, code, and model weights were made publicly available to allow other researchers to replicate the results and conduct further studies.

기타

정류 흐름

정류 흐름은 생성 모델링에서 데이터와 노이즈를 직선으로 연결하는 최신 기법입니다. 이 기법은 데이터 포인트와 노이즈 포인트를 연결하는 경로를 단순화하여, 데이터에서 노이즈로 가는 경로를 곧은 선으로 만듭니다. 이는 데이터와 노이즈 간의 관계를 더 쉽게 이해하고 모델링할 수 있게 해줍니다.

기존의 디퓨전 모델은 곡선 경로를 사용하여 데이터에서 노이즈로 가는 경로를 만드는데, 이는 많은 계산과 시간이 필요합니다. 반면에, 정류 흐름 모델은 직선 경로를 사용하므로 더 적은 계산과 시간이 소요되며, 이론적으로 더 나은 특성을 가지고 있습니다. 이러한 특성 덕분에 정류 흐름 모델은 고해상도 이미지 합성 등과 같은 고차원 지각 데이터 생성 작업에서 더 효율적이고 효과적으로 사용될 수 있습니다.

Rectified Flow

Rectified flow is a recent technique in generative modeling that connects data and noise in a straight line. This method simplifies the path between data points and noise points by making it a straight line, making the relationship between data and noise easier to understand and model.

Traditional diffusion models use curved paths to move from data to noise, which requires a lot of computation and time. In contrast, rectified flow models use straight paths, which require less computation and time, and possess better theoretical properties. These properties make rectified flow models more efficient and effective for tasks involving high-dimensional perceptual data generation, such as high-resolution image synthesis.

정류 흐름 (Rectified Flow) 적용 및 향상

이 연구에서는 정류 흐름(rectified flow)을 적용하고 향상했습니다. 정류 흐름은 데이터와 노이즈를 직선으로 연결하는 최신 기법으로, 이론적으로 더 나은 특성과 개념적 단순성을 가지고 있습니다. 그러나, 이 기법이 아직 표준 실습으로 확립되지 않았기 때문에, 연구자들은 기존의 노이즈 샘플링 기법을 개선하여 정류 흐름 모델을 훈련했습니다. 이를 통해 정류 흐름 모델이 고해상도 텍스트-이미지 합성에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있음을 대규모 연구를 통해 입증했습니다.

Application and Improvement of Rectified Flow

In this study, rectified flow was applied and improved. Rectified flow is a recent technique that connects data and noise in a straight line, offering better theoretical properties and conceptual simplicity. However, since this method has not yet been established as standard practice, the researchers enhanced existing noise sampling techniques to train rectified flow models. Through this, they demonstrated in a large-scale study that rectified flow models could achieve superior performance in high-resolution text-to-image synthesis.

정류 흐름 개선 방법

이 연구에서는 정류 흐름 모델의 성능을 향상시키기 위해 다음과 같은 방법을 사용했습니다:

  1. 노이즈 샘플링 기법 개선: 기존의 노이즈 샘플링 기법을 개선하여 정류 흐름 모델이 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 했습니다. 이를 위해 노이즈를 지각적으로 중요한 척도에 맞추어 편향시켰습니다. 예를 들어, 노이즈 샘플링 분포를 조정하여 중간 단계에서 더 많은 샘플을 생성하도록 하였습니다.

  2. 대규모 연구를 통한 비교: 다양한 디퓨전 모델 공식과 정류 흐름 공식을 대규모로 비교하여 최상의 설정을 찾았습니다. 새로운 노이즈 샘플러를 도입하여 이전에 알려진 샘플러보다 성능을 향상시켰습니다.

  3. 트랜스포머 기반 아키텍처 개발: 텍스트와 이미지 토큰 간의 양방향 정보 흐름을 가능하게 하는 새로운 트랜스포머 기반 아키텍처를 개발했습니다. 이 아키텍처는 텍스트 이해도, 타이포그래피, 인간 선호도 평가에서 기존 모델보다 우수한 성과를 보였습니다.

  4. 확장성 연구: 모델의 크기와 훈련 단계를 확장하여 검증 손실과 성능 간의 상관관계를 조사했습니다. 더 큰 모델이 더 나은 성능을 발휘하며, 검증 손실이 낮을수록 텍스트-이미지 합성 성능이 향상된다는 것을 보여주었습니다.

How Rectified Flow Was Improved

In this study, the performance of rectified flow models was improved using the following methods:

  1. Improved Noise Sampling Techniques: Existing noise sampling techniques were enhanced to enable rectified flow models to perform better. This involved biasing the noise towards perceptually relevant scales. For example, the noise sampling distribution was adjusted to generate more samples at intermediate stages.

  2. Large-Scale Comparative Study: A large-scale comparison of various diffusion model formulations and rectified flow formulations was conducted to identify the best setting. New noise samplers were introduced, which improved performance over previously known samplers.

  3. Development of Transformer-Based Architecture: A new transformer-based architecture was developed to enable bidirectional information flow between text and image tokens. This architecture led to better text comprehension, typography, and human preference ratings compared to existing models.

  4. Scalability Study: The relationship between model size, training steps, and performance was investigated. Larger models were shown to perform better, and lower validation loss correlated strongly with improved text-to-image synthesis performance.


refer format:

Esser, Patrick, Sumith Kulal, Andreas Blattmann, Rahim Entezari, Jonas Müller, Harry Saini, Yam Levi, Dominik Lorenz, Axel Sauer, Frederic Boesel, Dustin Podell, Tim Dockhorn, Zion English, Kyle Lacey, Alex Goodwin, Yannik Marek, and Robin Rombach. “Scaling Rectified Flow Transformers for High-Resolution Image Synthesis.” arXiv, 2403.03206, 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.03206.

@article{Esser2024, title={Scaling Rectified Flow Transformers for High-Resolution Image Synthesis}, author={Patrick Esser and Sumith Kulal and Andreas Blattmann and Rahim Entezari and Jonas Müller and Harry Saini and Yam Levi and Dominik Lorenz and Axel Sauer and Frederic Boesel and Dustin Podell and Tim Dockhorn and Zion English and Kyle Lacey and Alex Goodwin and Yannik Marek and Robin Rombach}, journal={arXiv}, volume={2403.03206}, year={2024}, url={https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.03206} }