論文の概要: DPM-Solver: A Fast ODE Solver for Diffusion Probabilistic Model Sampling in Around 10 Steps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00927v1
• Date: Thu, 2 Jun 2022 08:43:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-03 13:18:22.763772
• Title: DPM-Solver: A Fast ODE Solver for Diffusion Probabilistic Model Sampling in Around 10 Steps
• Title（参考訳）: DPMソルバー:約10ステップで拡散確率モデルサンプリングのための高速ODEソルバー
• Authors: Cheng Lu, Yuhao Zhou, Fan Bao, Jianfei Chen, Chongxuan Li, Jun Zhu
• Abstract要約: 拡散確率モデル(DPM)は、新たな強力な生成モデルである。 DPM-rは離散時間と連続時間の両方に適しており、それ以上の訓練は行わない。 CIFAR10データセットを用いた関数評価では,10の関数評価で4.70 FID,20の関数評価で2.87 FIDを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.612477740555406
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion probabilistic models (DPMs) are emerging powerful generative models. Despite their high-quality generation performance, DPMs still suffer from their slow sampling as they generally need hundreds or thousands of sequential function evaluations (steps) of large neural networks to draw a sample. Sampling from DPMs can be viewed alternatively as solving the corresponding diffusion ordinary differential equations (ODEs). In this work, we propose an exact formulation of the solution of diffusion ODEs. The formulation analytically computes the linear part of the solution, rather than leaving all terms to black-box ODE solvers as adopted in previous works. By applying change-of-variable, the solution can be equivalently simplified to an exponentially weighted integral of the neural network. Based on our formulation, we propose DPM-Solver, a fast dedicated high-order solver for diffusion ODEs with the convergence order guarantee. DPM-Solver is suitable for both discrete-time and continuous-time DPMs without any further training. Experimental results show that DPM-Solver can generate high-quality samples in only 10 to 20 function evaluations on various datasets. We achieve 4.70 FID in 10 function evaluations and 2.87 FID in 20 function evaluations on the CIFAR10 dataset, and a $4\sim 16\times$ speedup compared with previous state-of-the-art training-free samplers on various datasets.
• Abstract（参考訳）: 拡散確率モデル(DPM)は、新たな強力な生成モデルである。 高品質な生成性能にもかかわらず、DPMはサンプリングの遅さに悩まされ、サンプルを描画するには数百から数千の大規模なニューラルネットワークのシーケンシャルな機能評価(ステップ)が必要になる。 DPM からのサンプリングは、対応する拡散常微分方程式(ODE)を解くものとして見なすことができる。 本研究では拡散ODEの解の正確な定式化を提案する。 この定式化は、以前の研究で採用されたブラックボックスODEソルバにすべての項を残さずに、解の線型部分を分析する。 変数の変更を適用することで、この解をニューラルネットワークの指数重み付き積分に等価に単純化することができる。 そこで我々は,DPM-Solverを提案する。DPM-Solverは収束順序保証付き拡散ODEの高速専用高次解法である。 DPM-Solver は離散時間と連続時間の両方の DPM に適している。 実験の結果, DPM-Solverは, 各種データセット上で10～20個の関数評価で高品質なサンプルを生成できることがわかった。 我々は、CIFAR10データセット上での関数評価10件のFIDと20件のFID2.87のFIDを達成し、各種データセットにおける従来の最先端のトレーニングフリーサンプルと比較すると、4\sim 16\times$のスピードアップを実現した。

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