Playground v2.5: Drie inzichten voor het verbeteren van esthetische kwaliteit in tekst-naar-beeldgeneratie

Playground v2.5: Three Insights towards Enhancing Aesthetic Quality in Text-to-Image Generation

February 27, 2024

Auteurs: Daiqing Li, Aleks Kamko, Ehsan Akhgari, Ali Sabet, Linmiao Xu, Suhail Doshi

cs.AI

Samenvatting

In dit werk delen we drie inzichten voor het bereiken van state-of-the-art esthetische kwaliteit in tekst-naar-beeld generatieve modellen. We richten ons op drie cruciale aspecten voor modelverbetering: het verbeteren van kleur en contrast, het verbeteren van generatie over meerdere beeldverhoudingen, en het verbeteren van mensgerichte fijne details. Ten eerste gaan we in op het belang van het ruisschema bij het trainen van een diffusiemodel, waarbij we het diepgaande effect ervan op realisme en visuele kwaliteit aantonen. Ten tweede pakken we de uitdaging aan van het accommoderen van verschillende beeldverhoudingen bij beeldgeneratie, waarbij we het belang benadrukken van het voorbereiden van een uitgebalanceerde gebucket dataset. Tot slot onderzoeken we de cruciale rol van het afstemmen van modeluitkomsten op menselijke voorkeuren, om ervoor te zorgen dat gegenereerde beelden aansluiten bij menselijke perceptuele verwachtingen. Door uitgebreide analyse en experimenten toont Playground v2.5 state-of-the-art prestaties op het gebied van esthetische kwaliteit onder verschillende omstandigheden en beeldverhoudingen, en overtreft het zowel veelgebruikte open-source modellen zoals SDXL en Playground v2, als gesloten commerciële systemen zoals DALLE 3 en Midjourney v5.2. Ons model is open-source, en we hopen dat de ontwikkeling van Playground v2.5 waardevolle richtlijnen biedt voor onderzoekers die streven naar het verhogen van de esthetische kwaliteit van diffusiegebaseerde beeldgeneratiemodellen.

English

In this work, we share three insights for achieving state-of-the-art aesthetic quality in text-to-image generative models. We focus on three critical aspects for model improvement: enhancing color and contrast, improving generation across multiple aspect ratios, and improving human-centric fine details. First, we delve into the significance of the noise schedule in training a diffusion model, demonstrating its profound impact on realism and visual fidelity. Second, we address the challenge of accommodating various aspect ratios in image generation, emphasizing the importance of preparing a balanced bucketed dataset. Lastly, we investigate the crucial role of aligning model outputs with human preferences, ensuring that generated images resonate with human perceptual expectations. Through extensive analysis and experiments, Playground v2.5 demonstrates state-of-the-art performance in terms of aesthetic quality under various conditions and aspect ratios, outperforming both widely-used open-source models like SDXL and Playground v2, and closed-source commercial systems such as DALLE 3 and Midjourney v5.2. Our model is open-source, and we hope the development of Playground v2.5 provides valuable guidelines for researchers aiming to elevate the aesthetic quality of diffusion-based image generation models.