論文の概要: Common Diffusion Noise Schedules and Sample Steps are Flawed

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08891v1
• Date: Mon, 15 May 2023 12:21:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 17:42:23.039809
• Title: Common Diffusion Noise Schedules and Sample Steps are Flawed
• Title（参考訳）: 共通拡散騒音スケジューリングとサンプルステップの欠陥
• Authors: Shanchuan Lin, Bingchen Liu, Jiashi Li, Xiao Yang
• Abstract要約: 拡散ノイズスケジュールは、信号対雑音比がゼロになる最後の段階を強制しない。 拡散サンプリングの実装は、最後の段階から始まりません。 既存の実装において、欠陥のある設計が真の問題を引き起こすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.84221100656992
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We discover that common diffusion noise schedules do not enforce the last timestep to have zero signal-to-noise ratio (SNR), and some implementations of diffusion samplers do not start from the last timestep. Such designs are flawed and do not reflect the fact that the model is given pure Gaussian noise at inference, creating a discrepancy between training and inference. We show that the flawed design causes real problems in existing implementations. In Stable Diffusion, it severely limits the model to only generate images with medium brightness and prevents it from generating very bright and dark samples. We propose a few simple fixes: (1) rescale the noise schedule to enforce zero terminal SNR; (2) train the model with v prediction; (3) change the sampler to always start from the last timestep; (4) rescale classifier-free guidance to prevent over-exposure. These simple changes ensure the diffusion process is congruent between training and inference and allow the model to generate samples more faithful to the original data distribution.
• Abstract（参考訳）: 一般的な拡散雑音のスケジュールは、信号対雑音比(snr)をゼロにする最後の時間ステップを強制せず、拡散サンプラーの実装のいくつかは、最後の時間ステップから開始しない。 このような設計には欠陥があり、モデルが推論時に純粋なガウスノイズを与えられるという事実を反映せず、トレーニングと推論の間に相違が生じている。 既存の実装に欠陥のある設計が本当の問題を引き起こすことを示す。 安定拡散(Stable Diffusion)では、モデルが中輝度の画像のみを生成することを厳しく制限し、非常に明るく暗いサンプルを生成するのを防ぐ。 我々は,(1) ノイズスケジュールを再スケールして端末snrをゼロにする,(2) モデルをv予測でトレーニングする,(3) サンプリング器を最後の時間ステップから常に起動するように変更する,(4) 過度な露出を防止するための再スケール分類器フリーガイダンスを提案する。 これらの単純な変更により、トレーニングと推論の間に拡散プロセスが一致し、モデルは元のデータ分布に忠実なサンプルを生成することができる。

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