論文の概要: Wavelet Diffusion Models are fast and scalable Image Generators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16152v2
• Date: Wed, 22 Mar 2023 19:11:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 17:51:13.847759
• Title: Wavelet Diffusion Models are fast and scalable Image Generators
• Title（参考訳）: ウェーブレット拡散モデルは高速でスケーラブルな画像生成器である
• Authors: Hao Phung, Quan Dao, Anh Tran
• Abstract要約: 拡散モデルは高忠実度画像生成のための強力な解であり、多くの状況においてGANを超える。 最近のDiffusionGAN法は、サンプリングステップの数を数千から数に減らして、モデルの実行時間を著しく短縮するが、その速度はGANよりもかなり遅れている。 本稿では,新しいウェーブレット拡散方式を提案することにより,速度ギャップを低減することを目的とする。 我々は、ウェーブレット分解により、画像と特徴レベルの両方から低周波数成分を抽出し、これらの成分を適応的に処理し、良好な生成品質を維持しながら高速に処理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.222802562733787
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models are rising as a powerful solution for high-fidelity image generation, which exceeds GANs in quality in many circumstances. However, their slow training and inference speed is a huge bottleneck, blocking them from being used in real-time applications. A recent DiffusionGAN method significantly decreases the models' running time by reducing the number of sampling steps from thousands to several, but their speeds still largely lag behind the GAN counterparts. This paper aims to reduce the speed gap by proposing a novel wavelet-based diffusion scheme. We extract low-and-high frequency components from both image and feature levels via wavelet decomposition and adaptively handle these components for faster processing while maintaining good generation quality. Furthermore, we propose to use a reconstruction term, which effectively boosts the model training convergence. Experimental results on CelebA-HQ, CIFAR-10, LSUN-Church, and STL-10 datasets prove our solution is a stepping-stone to offering real-time and high-fidelity diffusion models. Our code and pre-trained checkpoints are available at \url{https://github.com/VinAIResearch/WaveDiff.git}.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは高忠実度画像生成の強力なソリューションとして増加しており、多くの状況においてGANを超える。 しかし、彼らの遅いトレーニングと推論速度は大きなボトルネックであり、リアルタイムアプリケーションでの使用を妨げている。 最近のDiffusionGAN法では、サンプリングステップの数を数千から数に削減することで、モデルの実行時間を大幅に短縮するが、その速度はGANよりもかなり遅れている。 本稿では,新しいウェーブレットに基づく拡散スキームを提案することにより,速度ギャップの低減を目指す。 ウェーブレット分解によって画像と特徴レベルの両方から低周波数と高周波数のコンポーネントを抽出し、これらのコンポーネントを適応的に処理し、優れた生成品質を維持しつつ処理を高速化する。 さらに,モデルトレーニングの収束を効果的に促進する再構築項の使用を提案する。 CelebA-HQ, CIFAR-10, LSUN-Church, STL-10データセットによる実験結果から, 実時間および高忠実拡散モデルを提供するための基盤となる。 私たちのコードと事前訓練されたチェックポイントは、 \url{https://github.com/VinAIResearch/WaveDiff.git}で利用可能です。

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