КПД

Эксперименты и результаты

Данные для обучения собраны из отфильтрованных LAION, COYO, OpenImages датасетов. Сначала учат на 256x256 разрешении, потом на 512x512 и в конце переходят на 1024x1024. Токенизатор, как и в оригинальной статье, осуществляет 16x уменьшение по пространству.

Качество оценивают по FID на некотором внутреннем датасете из 40к изображений вместо стандартного MS COCO. Кроме того, замеряют качество на GenEval и DPG, и предпочтения пользователей на ImageReward/HPSv2.1 по аспектам релевантности (Prompt Following) и эстетичности (Visual Aesthetics).

На бенчмарках Infinity уверенно побеждает все прошлые авторегрессионные модели (Switti в сравнениях нет ввиду очень малого промежутка времени между выходом моделей). Опережают по качеству и диффузионки SDXL/SD3-Medium/PixArt-Sigma.

Модель хорошо умеет в рендеринг текста, если верить черрипикам.

В ablations авторы показывают, что огромные кодбуки важны для качественной реконструкции, и самые большие кодбуки даже лучше continuous VAE.

Обучение с зашумлением заметно улучшает FID и немного другие метрики. 30% зашумление оптимально, согласно заявлениям авторов.

Модель генерирует быстро - одно изображение в разрешении 1024x1024 за 0.8 секунд против 2.1 и 2.7 у SD3 Medium и SDXL, соответственно.

Вывод

Годное подтверждение жизнеспособности scale-wise парадигмы. Ключевой вклад данной работы сильно улучшенный токенизатор (который и является основным ограничителем качества в случае Switti). “Умная” токенизация в картиночных и видео моделях вообще очень горячая тема во второй половине текущего года. Ждем с нетерпением релиза моделей, чтобы поиграться и забрать к себе наработки)

👍8

www.tgoop.com/quant_prune_distill/380

2.29K viewsedited  Dec 7, 2024 at 08:06

Эксперименты и результаты

Данные для обучения собраны из отфильтрованных LAION, COYO, OpenImages датасетов. Сначала учат на 256x256 разрешении, потом на 512x512 и в конце переходят на 1024x1024. Токенизатор, как и в оригинальной статье, осуществляет 16x уменьшение по пространству.

Качество оценивают по FID на некотором внутреннем датасете из 40к изображений вместо стандартного MS COCO. Кроме того, замеряют качество на GenEval и DPG, и предпочтения пользователей на ImageReward/HPSv2.1 по аспектам релевантности (Prompt Following) и эстетичности (Visual Aesthetics).

На бенчмарках Infinity уверенно побеждает все прошлые авторегрессионные модели (Switti в сравнениях нет ввиду очень малого промежутка времени между выходом моделей). Опережают по качеству и диффузионки SDXL/SD3-Medium/PixArt-Sigma.

Модель хорошо умеет в рендеринг текста, если верить черрипикам.

В ablations авторы показывают, что огромные кодбуки важны для качественной реконструкции, и самые большие кодбуки даже лучше continuous VAE.

Обучение с зашумлением заметно улучшает FID и немного другие метрики. 30% зашумление оптимально, согласно заявлениям авторов.

Модель генерирует быстро - одно изображение в разрешении 1024x1024 за 0.8 секунд против 2.1 и 2.7 у SD3 Medium и SDXL, соответственно.

Вывод

Годное подтверждение жизнеспособности scale-wise парадигмы. Ключевой вклад данной работы сильно улучшенный токенизатор (который и является основным ограничителем качества в случае Switti). “Умная” токенизация в картиночных и видео моделях вообще очень горячая тема во второй половине текущего года. Ждем с нетерпением релиза моделей, чтобы поиграться и забрать к себе наработки)

BY КПД