CLIP-VQDiffusion: 텍스트 없이도 CLIP과 벡터 양자화 확산 모델을 사용하여 텍스트 기반 이미지 생성 가능

Основные понятия

CLIP과 벡터 양자화 확산 모델을 활용하여 텍스트 없이도 텍스트 기반 이미지 생성이 가능하다.

Аннотация

이 논문에서는 CLIP-VQDiffusion이라는 새로운 모델을 제안한다. 이 모델은 CLIP의 멀티모달 임베딩 공간과 벡터 양자화 확산 모델을 활용하여 텍스트 없이도 텍스트 기반 이미지 생성이 가능하다.

사전 학습 단계에서 VQ-GAN을 통해 이미지 토크나이저를 학습한다. 학습 단계에서는 CLIP 이미지 임베딩을 활용하여 노이즈가 있는 이미지 잠재 코드를 깨끗한 잠재 코드로 복원하는 확산 모델을 학습한다. 추론 단계에서는 CLIP 텍스트 임베딩을 활용하여 이미지를 생성한다.

실험 결과, FFHQ 데이터셋에서 기존 최신 방법보다 4.4% 향상된 clipscore를 달성했으며, 분포 내/외의 텍스트에 대해서도 매우 사실적인 이미지를 생성할 수 있었다. COCO 데이터셋에서도 기존 방법과 비교할만한 성능을 보였다.

Статистика

CLIP 이미지 임베딩과 대응되는 텍스트 임베딩의 코사인 유사도는 0.3~0.4 정도로 낮다.
이미지 임베딩에 가우시안 노이즈를 추가하여 유사한 텍스트 임베딩을 생성하는 방법을 사용했다.

Цитаты

"CLIP 모델은 이미지와 대응되는 텍스트 캡션을 멀티모달 공간에 연결할 수 있다."
"언어 모델이 확산 모델을 능가하는데, 토크나이저가 시각적 생성의 핵심이다."

Ключевые выводы из

CLIP-VQDiffusion

by Seungdae Han... в arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14944.pdf

Дополнительные вопросы

텍스트 없이 이미지를 생성하는 다른 접근 방식은 무엇이 있을까?

이미지 생성을 위해 텍스트 없이 다른 접근 방식으로는 Generative Adversarial Networks (GANs)를 활용하는 방법이 있습니다. GANs은 생성자와 감별자가 서로 대립하면서 이미지를 생성하고 평가하는 방식으로 작동합니다. 또한 Variational Autoencoders (VAEs)를 사용하여 이미지를 잠재 공간으로 인코딩하고 디코딩하여 이미지를 생성하는 방법도 있습니다. 이러한 방법들은 텍스트 대신 이미지 데이터를 직접 활용하여 이미지 생성을 수행합니다.