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Autoguided Online Data Curation for Diffusion Model Training

μž‘μ„±μž
  • Haebom
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μ €μž

Valeria Pais, Luis Oala, Daniele Faccio, Marco Aversa

πŸ’‘ κ°œμš”

λ³Έ μ—°κ΅¬λŠ” 생성 λͺ¨λΈ ν•™μŠ΅μ˜ νš¨μœ¨μ„±μ„ 높이기 μœ„ν•΄ 자율 μ•ˆλ‚΄(autoguidance)와 온라인 데이터 선택 방법을 ν™•μ‚° λͺ¨λΈ ν•™μŠ΅μ— μ μš©ν•˜λŠ” 방법을 νƒκ΅¬ν•©λ‹ˆλ‹€. JEST(Joint Example Selection)와 자율 μ•ˆλ‚΄λ₯Ό ν†΅ν•©ν•˜μ—¬ 2D ν•©μ„± 데이터 및 이미지 생성 μž‘μ—…μ—μ„œ νš¨μœ¨μ„±μ„ ν‰κ°€ν•œ κ²°κ³Ό, 자율 μ•ˆλ‚΄κ°€ μƒ˜ν”Œ ν’ˆμ§ˆκ³Ό 닀양성을 μΌκ΄€λ˜κ²Œ ν–₯μƒμ‹œν‚€λŠ” κ²ƒμœΌλ‘œ λ‚˜νƒ€λ‚¬μŠ΅λ‹ˆλ‹€.

πŸ”‘ μ‹œμ‚¬μ  및 ν•œκ³„

β€’
자율 μ•ˆλ‚΄λŠ” ν™•μ‚° λͺ¨λΈ ν•™μŠ΅μ—μ„œ μƒ˜ν”Œ ν’ˆμ§ˆκ³Ό 닀양성을 ν–₯μƒμ‹œν‚€λŠ” 데 νš¨κ³Όμ μž…λ‹ˆλ‹€.
β€’
초기 ν•™μŠ΅ λ‹¨κ³„μ—μ„œ JEST와 같은 ν‘œμ  온라인 데이터 선택은 νš¨μœ¨μ„±μ„ 높일 수 μžˆμœΌλ‚˜, ν•™μŠ΅ μ‹œκ°„ 및 λ³΅μž‘μ„± μ¦κ°€λ‘œ 인해 λŒ€λΆ€λΆ„μ˜ 경우 자율 μ•ˆλ‚΄ λ˜λŠ” λ¬΄μž‘μœ„ 선택이 더 μ„ ν˜Έλ  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
β€’
데이터 선택은 νŠΉμ • μ‹œλ‚˜λ¦¬μ˜€μ—μ„œ 이점을 μ œκ³΅ν•  수 μžˆμ§€λ§Œ, ν•™μŠ΅ νš¨μœ¨μ„± ν–₯μƒμ˜ μ£Όμš” 동인은 자율 μ•ˆλ‚΄μ— μžˆλ‹€λŠ” 것을 μ‹œμ‚¬ν•©λ‹ˆλ‹€.
β€’
λ³Έ μ—°κ΅¬μ—μ„œ μ‚¬μš©λœ 데이터셋과 λͺ¨λΈ μ•„ν‚€ν…μ²˜μ˜ μ œν•œμ , 그리고 데이터 선택이 μœ μš©ν•  수 μžˆλŠ” ꡬ체적인 쑰건에 λŒ€ν•œ 좔가적인 λ…Όμ˜κ°€ ν•„μš”ν•©λ‹ˆλ‹€.
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