Fugu-MT 論文翻訳(概要): DiffFit: Unlocking Transferability of Large Diffusion Models via Simple Parameter-Efficient Fine-Tuning

論文の概要: DiffFit: Unlocking Transferability of Large Diffusion Models via Simple Parameter-Efficient Fine-Tuning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06648v1
Date: Thu, 13 Apr 2023 16:17:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-14 13:48:34.657685
Title: DiffFit: Unlocking Transferability of Large Diffusion Models via Simple Parameter-Efficient Fine-Tuning
Title（参考訳）: DiffFit: 簡単なパラメータ効率の良い微調整による大拡散モデルの解錠性
Authors: Enze Xie, Lewei Yao, Han Shi, Zhili Liu, Daquan Zhou, Zhaoqiang Liu, Jiawei Li, Zhenguo Li
Abstract要約: 本稿ではDiffFitを提案する。DiffFitは大規模な事前学習拡散モデルを微調整するためのパラメータ効率の戦略である。完全な微調整と比較すると、DiffFitは2$times$のトレーニングスピードアップを実現しており、全体のモデルパラメータの0.12%を格納する必要がある。注目すべきは、DiffFitが最小のコストを加えることで、訓練済みの低解像度生成モデルを高解像度に適応できることである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 51.151805100550625
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Diffusion models have proven to be highly effective in generating high-quality images. However, adapting large pre-trained diffusion models to new domains remains an open challenge, which is critical for real-world applications. This paper proposes DiffFit, a parameter-efficient strategy to fine-tune large pre-trained diffusion models that enable fast adaptation to new domains. DiffFit is embarrassingly simple that only fine-tunes the bias term and newly-added scaling factors in specific layers, yet resulting in significant training speed-up and reduced model storage costs. Compared with full fine-tuning, DiffFit achieves 2$\times$ training speed-up and only needs to store approximately 0.12\% of the total model parameters. Intuitive theoretical analysis has been provided to justify the efficacy of scaling factors on fast adaptation. On 8 downstream datasets, DiffFit achieves superior or competitive performances compared to the full fine-tuning while being more efficient. Remarkably, we show that DiffFit can adapt a pre-trained low-resolution generative model to a high-resolution one by adding minimal cost. Among diffusion-based methods, DiffFit sets a new state-of-the-art FID of 3.02 on ImageNet 512$\times$512 benchmark by fine-tuning only 25 epochs from a public pre-trained ImageNet 256$\times$256 checkpoint while being 30$\times$ more training efficient than the closest competitor.
Abstract（参考訳）: 拡散モデルは高品質な画像の生成に非常に有効であることが証明されている。しかし、大規模な事前学習拡散モデルを新しい領域に適用することは、現実世界のアプリケーションにとって重要な課題である。本稿では,新しい領域への高速適応を可能にする大規模事前学習拡散モデルを微調整するパラメータ効率の高い手法であるdifffitを提案する。 DiffFitは、特定のレイヤでバイアス項と新たに追加されたスケーリング要素のみを微調整するが、トレーニングのスピードアップとモデルストレージコストの削減をもたらす、恥ずかしいほど単純である。完全な微調整と比較すると、DiffFitは2$\times$トレーニングスピードアップを実現しており、全体のモデルパラメータの約0.12\%を格納する必要がある。高速適応におけるスケーリング因子の有効性を正当化する直観的理論解析が提案されている。下流の8つのデータセットでは、DiffFitはより効率的でありながら、完全な微調整よりも優れた、あるいは競争的なパフォーマンスを達成する。注目すべきは、DiffFitが最小のコストを加えることで、訓練済みの低解像度生成モデルを高解像度に適応できることである。拡散ベースの手法の中で、DiffFitはImageNet 512$\times$512ベンチマークで3.02の最先端FIDを新たに設定し、公開前のImageNet 256$\times$256チェックポイントから25エポックだけを微調整した。

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