論文の概要: Accelerating Score-based Generative Models for High-Resolution Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04029v1
• Date: Wed, 8 Jun 2022 17:41:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-09 15:00:24.164667
• Title: Accelerating Score-based Generative Models for High-Resolution Image Synthesis
• Title（参考訳）: 高分解能画像合成のためのスコアベース生成モデル
• Authors: Hengyuan Ma, Li Zhang, Xiatian Zhu, Jingfeng Zhang, Jianfeng Feng
• Abstract要約: スコアベース生成モデル(SGM)は、最近、将来性のある生成モデルのクラスとして登場した。 本研究では,SGMによる高分解能発生の加速について考察する。 本稿では,空間および周波数領域の構造的先行性を活用することによって,TDAS(Target Distribution Smpling Aware)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.076244561541706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Score-based generative models (SGMs) have recently emerged as a promising class of generative models. The key idea is to produce high-quality images by recurrently adding Gaussian noises and gradients to a Gaussian sample until converging to the target distribution, a.k.a. the diffusion sampling. To ensure stability of convergence in sampling and generation quality, however, this sequential sampling process has to take a small step size and many sampling iterations (e.g., 2000). Several acceleration methods have been proposed with focus on low-resolution generation. In this work, we consider the acceleration of high-resolution generation with SGMs, a more challenging yet more important problem. We prove theoretically that this slow convergence drawback is primarily due to the ignorance of the target distribution. Further, we introduce a novel Target Distribution Aware Sampling (TDAS) method by leveraging the structural priors in space and frequency domains. Extensive experiments on CIFAR-10, CelebA, LSUN, and FFHQ datasets validate that TDAS can consistently accelerate state-of-the-art SGMs, particularly on more challenging high resolution (1024x1024) image generation tasks by up to 18.4x, whilst largely maintaining the synthesis quality. With fewer sampling iterations, TDAS can still generate good quality images. In contrast, the existing methods degrade drastically or even fails completely
• Abstract（参考訳）: スコアベース生成モデル(sgms)は最近、有望な生成モデルのクラスとして登場している。 重要なアイデアは、ターゲット分布、すなわち拡散サンプリングに収束するまで、ガウスノイズや勾配をガウスサンプルに繰り返し付加することにより、高品質な画像を生成することである。 しかし、サンプリングと生成品質の収束の安定性を確保するためには、このシーケンシャルサンプリングプロセスは小さなステップサイズと多くのサンプリング反復(例えば2000)を必要とする。 低解像度生成に焦点をあてた加速法がいくつか提案されている。 本研究では,SGMによる高分解能発生の加速について考察する。 この緩やかな収束の欠点は、主に対象分布の無知に起因することを理論的に証明する。 さらに,空間領域と周波数領域の構造的前提を利用して,TDAS(Target Distribution Aware Smpling)手法を提案する。 CIFAR-10、CelebA、LSUN、FFHQのデータセットに対する大規模な実験は、TDASが一貫して最先端のSGM、特により困難な高解像度(1024x1024)画像生成タスクを18.4倍まで加速できることを示した。 サンプリングを少なくすれば、tdaは高品質な画像を生成することができる。 対照的に、既存のメソッドは劇的に劣化するか、あるいは完全に失敗する

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