論文の概要: Fast Inference in Denoising Diffusion Models via MMD Finetuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07969v1
• Date: Thu, 19 Jan 2023 09:48:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-20 15:27:46.139285
• Title: Fast Inference in Denoising Diffusion Models via MMD Finetuning
• Title（参考訳）: mmd微調整による脱音拡散モデルの高速推論
• Authors: Emanuele Aiello, Diego Valsesia, Enrico Magli
• Abstract要約: 拡散モデルの高速サンプリング法であるMDD-DDMを提案する。 我々のアプローチは、学習した分布を所定の予算のタイムステップで微調整するために、最大平均離散性(MMD)を使用するという考え方に基づいている。 提案手法は,広範に普及した拡散モデルで要求されるわずかな時間で高品質なサンプルを生成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.779985842891705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Denoising Diffusion Models (DDMs) have become a popular tool for generating high-quality samples from complex data distributions. These models are able to capture sophisticated patterns and structures in the data, and can generate samples that are highly diverse and representative of the underlying distribution. However, one of the main limitations of diffusion models is the complexity of sample generation, since a large number of inference timesteps is required to faithfully capture the data distribution. In this paper, we present MMD-DDM, a novel method for fast sampling of diffusion models. Our approach is based on the idea of using the Maximum Mean Discrepancy (MMD) to finetune the learned distribution with a given budget of timesteps. This allows the finetuned model to significantly improve the speed-quality trade-off, by substantially increasing fidelity in inference regimes with few steps or, equivalently, by reducing the required number of steps to reach a target fidelity, thus paving the way for a more practical adoption of diffusion models in a wide range of applications. We evaluate our approach on unconditional image generation with extensive experiments across the CIFAR-10, CelebA, ImageNet and LSUN-Church datasets. Our findings show that the proposed method is able to produce high-quality samples in a fraction of the time required by widely-used diffusion models, and outperforms state-of-the-art techniques for accelerated sampling. Code is available at: https://github.com/diegovalsesia/MMD-DDM.
• Abstract（参考訳）: Denoising Diffusion Models (DDM) は、複雑なデータ分布から高品質なサンプルを生成する一般的なツールとなっている。 これらのモデルは、データ内の高度なパターンや構造をキャプチャでき、非常に多様なサンプルを生成し、基盤となるディストリビューションを代表できる。 しかし、拡散モデルの主な制限の1つはサンプル生成の複雑さである。 本稿では,拡散モデルの高速サンプリング法であるMDD-DDMを提案する。 我々のアプローチは、学習した分布を所定の予算のタイムステップで微調整するために、最大平均離散性(MMD)を使用するという考え方に基づいている。 これにより、微調整されたモデルは、少ないステップで推論レジームの忠実度を大幅に増やしたり、ターゲットの忠実度に到達するために必要なステップ数を減らすことで、速度品質のトレードオフを大幅に改善し、幅広いアプリケーションで拡散モデルをより実用的なものにするための道を開くことができる。 CIFAR-10, CelebA, ImageNet, LSUN-Churchデータセットを対象とし, 非条件画像生成手法の評価を行った。 提案手法は,広範に普及する拡散モデルで要求される時間の一部で高品質なサンプルを生成でき,高速サンプリングのための最先端技術に勝ることを示す。 コードはhttps://github.com/diegovalsesia/mmd-ddm。

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