Часть 1, предыстория и предшественники
Диффузионные модели уверенно занимают пьедестал почета в задаче генерации изображений по тексту. Но существует альтернативная парадигма — авторегрессионные модели, которые генерируют изображения последовательно патч за патчем (маленькими кусочками, скажем, 16x16 пикселей). На практике они работают медленнее и уступают в качестве диффузионкам, поэтому долгое время считались неконкурентоспособными.
Весной исследователи из ByteDance в работе VAR предложили альтернативную авторегрессионную парадигму для генерации изображений: из одного пикселя 1х1 генерируем картинку 2х2, потом 4х4 и так далее, причем каждое следующее разрешение предсказывается за один проход модели. В пиксельном пространстве работать все еще дорого, поэтому переходим в латентное пространство VAE, где с помощью метода Residual Quantization (RQ), представляем латентную переменную в виде пирамидки: нижние уровни соответствуют общей семантике, а верхние — мелким деталям и текстурам.
На нижних уровнях мало патчей, поэтому прогон модели дешевле. Стоимость возрастает с переходом на следующие уровни. Во время генерации модель смотрит на прошлые разрешения с помощью causal трансформера и генерирует текущее. Итоговую картинку получают, суммируя все предсказанные разрешения. Авторы добились качества, сопоставимого с современными диффузионками на ImageNet, при этом будучи значительно их быстрее.
Но генерация из фиксированного набора (1000 классов) не так интересна, как генерация по произвольным текстовым запросам. Поэтому очевидный шаг — перенести идею в более прикладной сценарий. Так появился STAR, который адаптировал подход для генерации изображений по тексту, но саму модель авторы так и не выложили. Поэтому мы решили обучить свою генеративную модель и опубликовать её в открытом доступе, чтобы стимулировать дальнейшее развитие парадигмы.
Обзор подготовил
CV Time
