Entpacken von SDXL Turbo: Interpretation von Text-zu-Bild-Modellen mit spärlichen Autoencodern
Unpacking SDXL Turbo: Interpreting Text-to-Image Models with Sparse Autoencoders
October 28, 2024
Autoren: Viacheslav Surkov, Chris Wendler, Mikhail Terekhov, Justin Deschenaux, Robert West, Caglar Gulcehre
cs.AI
Zusammenfassung
Sparse Autoencoder (SAE) sind zu einem Kernbestandteil bei der Rückentwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) geworden. Bei LLMs wurde gezeigt, dass sie Zwischenrepräsentationen, die oft nicht direkt interpretierbar sind, in spärliche Summen interpretierbarer Merkmale zerlegen, was eine bessere Steuerung und nachfolgende Analyse ermöglicht. Allerdings fehlen ähnliche Analysen und Ansätze für Text-zu-Bild-Modelle. Wir haben die Möglichkeit untersucht, SAEs zu verwenden, um interpretierbare Merkmale für Text-zu-Bild-Diffusionsmodelle mit wenigen Schritten zu erlernen, wie z.B. SDXL Turbo. Zu diesem Zweck trainieren wir SAEs anhand der Aktualisierungen, die von Transformer-Blöcken innerhalb des denoising U-Net von SDXL Turbo durchgeführt werden. Wir stellen fest, dass ihre erlernten Merkmale interpretierbar sind, den Generierungsprozess kausal beeinflussen und Spezialisierung unter den Blöcken aufzeigen. Insbesondere finden wir einen Block, der hauptsächlich mit der Bildkomposition umgeht, einen, der hauptsächlich für das Hinzufügen lokaler Details verantwortlich ist, und einen für Farbe, Beleuchtung und Stil. Daher ist unsere Arbeit ein wichtiger erster Schritt hin zum besseren Verständnis der internen Strukturen generativer Text-zu-Bild-Modelle wie SDXL Turbo und zeigt das Potenzial der von SAEs im visuellen Bereich erlernten Merkmale auf.
Der Code ist verfügbar unter https://github.com/surkovv/sdxl-unbox
English
Sparse autoencoders (SAEs) have become a core ingredient in the reverse
engineering of large-language models (LLMs). For LLMs, they have been shown to
decompose intermediate representations that often are not interpretable
directly into sparse sums of interpretable features, facilitating better
control and subsequent analysis. However, similar analyses and approaches have
been lacking for text-to-image models. We investigated the possibility of using
SAEs to learn interpretable features for a few-step text-to-image diffusion
models, such as SDXL Turbo. To this end, we train SAEs on the updates performed
by transformer blocks within SDXL Turbo's denoising U-net. We find that their
learned features are interpretable, causally influence the generation process,
and reveal specialization among the blocks. In particular, we find one block
that deals mainly with image composition, one that is mainly responsible for
adding local details, and one for color, illumination, and style. Therefore,
our work is an important first step towards better understanding the internals
of generative text-to-image models like SDXL Turbo and showcases the potential
of features learned by SAEs for the visual domain.
Code is available at https://github.com/surkovv/sdxl-unboxSummary
AI-Generated Summary
DeepSeek-R1: Anreizung der Fähigkeit zur Schlussfolgerung in LLMs durch
Reinforcement LearningDeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via
Reinforcement Learning
DeepSeek-R1: Anreizung der Fähigkeit zur Schlussfolgerung in LLMs durch
Reinforcement Learning
DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via
Reinforcement Learning
DeepSeek-AI, Daya Guo, Dejian Yang, Haowei Zhang, Junxiao Song, Ruoyu Zhang, Runxin Xu, Qihao Zhu, Shirong Ma, Peiyi Wang, Xiao Bi, Xiaokang Zhang, Xingkai Yu, Yu Wu, Z. F. Wu, Zhibin Gou, Zhihong Shao, Zhuoshu Li, Ziyi Gao, Aixin Liu, Bing Xue, Bingxuan Wang, Bochao Wu, Bei Feng, Chengda Lu, Chenggang Zhao, Chengqi Deng, Chenyu Zhang, Chong Ruan, Damai Dai, Deli Chen, Dongjie Ji, Erhang Li, Fangyun Lin, Fucong Dai, Fuli Luo, Guangbo Hao, Guanting Chen, Guowei Li, H. Zhang, Han Bao, Hanwei Xu, Haocheng Wang, Honghui Ding, Huajian Xin, Huazuo Gao, Hui Qu, Hui Li, Jianzhong Guo, Jiashi Li, Jiawei Wang, Jingchang Chen, Jingyang Yuan, Junjie Qiu, Junlong Li, J. L. Cai, Jiaqi Ni, Jian Liang, Jin Chen, Kai Dong, Kai Hu, Kaige Gao, Kang Guan, Kexin Huang, Kuai Yu, Lean Wang, Lecong Zhang, Liang Zhao, Litong Wang, Liyue Zhang, Lei Xu, Leyi Xia, Mingchuan Zhang, Minghua Zhang, Minghui Tang, Meng Li, Miaojun Wang, Mingming Li, Ning Tian, Panpan Huang, Peng Zhang, Qiancheng Wang, Qinyu Chen, Qiushi Du, Ruiqi Ge, Ruisong Zhang, Ruizhe Pan, Runji Wang, R. J. Chen, R. L. Jin, Ruyi Chen, Shanghao Lu, Shangyan Zhou, Shanhuang Chen, Shengfeng Ye, Shiyu Wang, Shuiping Yu, Shunfeng Zhou, Shuting Pan, S. S. Li, Shuang Zhou, Shaoqing Wu, Shengfeng Ye, Tao Yun, Tian Pei, Tianyu Sun, T. Wang, Wangding Zeng, Wanjia Zhao, Wen Liu, Wenfeng Liang, Wenjun Gao, Wenqin Yu, Wentao Zhang, W. L. Xiao, Wei An, Xiaodong Liu, Xiaohan Wang, Xiaokang Chen, Xiaotao Nie, Xin Cheng, Xin Liu, Xin Xie, Xingchao Liu, Xinyu Yang, Xinyuan Li, Xuecheng Su, Xuheng Lin, X. Q. Li, Xiangyue Jin, Xiaojin Shen, Xiaosha Chen, Xiaowen Sun, Xiaoxiang Wang, Xinnan Song, Xinyi Zhou, Xianzu Wang, Xinxia Shan, Y. K. Li, Y. Q. Wang, Y. X. Wei, Yang Zhang, Yanhong Xu, Yao Li, Yao Zhao, Yaofeng Sun, Yaohui Wang, Yi Yu, Yichao Zhang, Yifan Shi, Yiliang Xiong, Ying He, Yishi Piao, Yisong Wang, Yixuan Tan, Yiyang Ma, Yiyuan Liu, Yongqiang Guo, Yuan Ou, Yuduan Wang, Yue Gong, Yuheng Zou, Yujia He, Yunfan Xiong, Yuxiang Luo, Yuxiang You, Yuxuan Liu, Yuyang Zhou, Y. X. Zhu, Yanhong Xu, Yanping Huang, Yaohui Li, Yi Zheng, Yuchen Zhu, Yunxian Ma, Ying Tang, Yukun Zha, Yuting Yan, Z. Z. Ren, Zehui Ren, Zhangli Sha, Zhe Fu, Zhean Xu, Zhenda Xie, Zhengyan Zhang, Zhewen Hao, Zhicheng Ma, Zhigang Yan, Zhiyu Wu, Zihui Gu, Zijia Zhu, Zijun Liu, Zilin Li, Ziwei Xie, Ziyang Song, Zizheng Pan, Zhen Huang, Zhipeng Xu, Zhongyu Zhang, Zhen Zhang•Jan 22, 2025•3685
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Qwen, An Yang, Baosong Yang, Beichen Zhang, Binyuan Hui, Bo Zheng, Bowen Yu, Chengyuan Li, Dayiheng Liu, Fei Huang, Haoran Wei, Huan Lin, Jian Yang, Jianhong Tu, Jianwei Zhang, Jianxin Yang, Jiaxi Yang, Jingren Zhou, Junyang Lin, Kai Dang, Keming Lu, Keqin Bao, Kexin Yang, Le Yu, Mei Li, Mingfeng Xue, Pei Zhang, Qin Zhu, Rui Men, Runji Lin, Tianhao Li, Tingyu Xia, Xingzhang Ren, Xuancheng Ren, Yang Fan, Yang Su, Yichang Zhang, Yu Wan, Yuqiong Liu, Zeyu Cui, Zhenru Zhang, Zihan Qiu•Dec 19, 2024•36311
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