カリフォルニア州バークレーでは、手描きのスケッチを見るだけでグラフィックス プログラムを作成でき、普及モデルに新しいスキルを教えています。
Jul 02, 2024 am 01:14 AM
プロジェクト
普及モデル
拡散モデルは画像やビデオの生成だけでなく、新しいプログラムの合成にも使用できることがわかりました。


論文タイトル: プログラム合成のための構文ツリーにおける拡散 論文アドレス: https://arxiv.org/pdf/2405.20519 プロジェクトアドレス: https://diffusion-diffusion. github.io/ コードベース: https://github.com/revalo/tree-diffusion










現在の画像、ターゲット画像、現在のトークン化プログラムを考慮して、編集位置と置換テキストを自己回帰的に予測するように Transformer モデルをトレーニングします。予測を行う場合、デコード プロセスは文法によって制約されます。チームは、構文ツリー ノードを表す編集位置のみを含むように予測ロジットをマスクし、選択した編集位置に対して構文的に有効な置換のみを取得しました。
ここでは σ_small = 2 に設定します。これは、ネットワークが 2 つ未満のプリミティブを含む編集のみを生成できることを意味します。トレーニング データの場合、CFG からランダムな式の無限ストリームをサンプリングします。ノイズ ステップ s については、[1, 5] からランダムに 1 つが選択されます。サンプル ρ の一定の割合は、新しい式を突然変異した式としてランダムにサンプリングすることによって完成します。彼らは 1 つの NVIDIA A6000 GPU を使用して 3 日間トレーニングしました。
彼らは、4 つのドメイン固有のグラフィックス言語、CSG2D、CSG2D-Sketch、TinySVG、Rainbow について実験を実施しました。
選択されたベンチマーク手法は、Ellis らが提案した「Write、execute、assess: Program Synthetic with a repl」と、Sharma et al が提案した「CSGNet: Neural Shape Parser for Construction Solid Geometry」です。
図 4 は、新しいメソッドのパフォーマンスをベースラインメソッドと比較しています。
CSG2D および TinySVG 環境では、新しく提案されたツリー拡散戦略が以前の方法の戦略よりも大幅に優れていることがわかります。この戦略のパフォーマンスは、ビーム検索と組み合わせることでさらに向上し、他の方法よりもレンダラーへの呼び出しを少なくして問題を解決できるようになります。





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