論文の概要: DPM-Solver++: Fast Solver for Guided Sampling of Diffusion Probabilistic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01095v2
• Date: Sat, 6 May 2023 17:15:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 00:06:39.738077
• Title: DPM-Solver++: Fast Solver for Guided Sampling of Diffusion Probabilistic Models
• Title（参考訳）: DPM-Solver++:拡散確率モデルのガイドサンプリングのための高速解法
• Authors: Cheng Lu, Yuhao Zhou, Fan Bao, Jianfei Chen, Chongxuan Li, Jun Zhu
• Abstract要約: DPM-r++はDPMのガイドサンプリングのための高次解法である。 DPM-r++は15から20ステップで高品質なサンプルを生成できることを示す。
• 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) have achieved impressive success in high-resolution image synthesis, especially in recent large-scale text-to-image generation applications. An essential technique for improving the sample quality of DPMs is guided sampling, which usually needs a large guidance scale to obtain the best sample quality. The commonly-used fast sampler for guided sampling is DDIM, a first-order diffusion ODE solver that generally needs 100 to 250 steps for high-quality samples. Although recent works propose dedicated high-order solvers and achieve a further speedup for sampling without guidance, their effectiveness for guided sampling has not been well-tested before. In this work, we demonstrate that previous high-order fast samplers suffer from instability issues, and they even become slower than DDIM when the guidance scale grows large. To further speed up guided sampling, we propose DPM-Solver++, a high-order solver for the guided sampling of DPMs. DPM-Solver++ solves the diffusion ODE with the data prediction model and adopts thresholding methods to keep the solution matches training data distribution. We further propose a multistep variant of DPM-Solver++ to address the instability issue by reducing the effective step size. Experiments show that DPM-Solver++ can generate high-quality samples within only 15 to 20 steps for guided sampling by pixel-space and latent-space DPMs.
• Abstract（参考訳）: 拡散確率モデル(dpms)は高分解能画像合成において、特に近年の大規模テキスト対画像生成アプリケーションにおいて素晴らしい成功を収めている。 dpmsのサンプル品質を向上させるために必須のテクニックはガイドサンプリングであり、これは通常、最高のサンプル品質を得るために大きなガイダンススケールを必要とする。 ガイドサンプリングに一般的に使用される高速サンプリング器はDDIMであり、高品位サンプルには100から250ステップの1次拡散ODEソルバである。 近年の研究では、専用の高次解法を提案し、指導なしにサンプリングのさらなる高速化を実現するが、ガイドサンプリングの有効性はこれまでよくテストされていなかった。 本研究では,従来の高次高速サンプリング装置が不安定な問題に悩まされ,ガイダンスの規模が大きくなるとDDIMよりも遅くなることを示す。 dpm-solver++(dpm-solver++, dpmの誘導サンプリングのための高次解法)を提案する。 dpm-solver++は拡散 ode をデータ予測モデルで解き、しきい値法を採用してトレーニングデータ分布にマッチさせる。 さらに, dpm-solver++のマルチステップ版を提案し, 有効なステップサイズを削減し, 不安定な問題に対処する。 実験の結果、DPM-Solver++は15から20ステップで高品質なサンプルを生成し、ピクセル空間と潜時空間のDPMによってガイドされる。

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