論文の概要: Parallel Sampling of Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16317v3
• Date: Mon, 16 Oct 2023 01:51:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 04:59:14.265925
• Title: Parallel Sampling of Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルの並列サンプリング
• Authors: Andy Shih, Suneel Belkhale, Stefano Ermon, Dorsa Sadigh, Nima Anari
• Abstract要約: 拡散モデルは強力な生成モデルであるが、サンプリングが遅い。 そこで本研究では,複数のステップを並列にdenoisingすることで,事前学習した拡散モデルのサンプリングを高速化するParaDiGMSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.3124029406809
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models are powerful generative models but suffer from slow sampling, often taking 1000 sequential denoising steps for one sample. As a result, considerable efforts have been directed toward reducing the number of denoising steps, but these methods hurt sample quality. Instead of reducing the number of denoising steps (trading quality for speed), in this paper we explore an orthogonal approach: can we run the denoising steps in parallel (trading compute for speed)? In spite of the sequential nature of the denoising steps, we show that surprisingly it is possible to parallelize sampling via Picard iterations, by guessing the solution of future denoising steps and iteratively refining until convergence. With this insight, we present ParaDiGMS, a novel method to accelerate the sampling of pretrained diffusion models by denoising multiple steps in parallel. ParaDiGMS is the first diffusion sampling method that enables trading compute for speed and is even compatible with existing fast sampling techniques such as DDIM and DPMSolver. Using ParaDiGMS, we improve sampling speed by 2-4x across a range of robotics and image generation models, giving state-of-the-art sampling speeds of 0.2s on 100-step DiffusionPolicy and 14.6s on 1000-step StableDiffusion-v2 with no measurable degradation of task reward, FID score, or CLIP score.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは強力な生成モデルであるが、遅いサンプリングに悩まされ、しばしば1つのサンプルに対して1000のシーケンシャルな復調ステップを踏む。 その結果,デノナイジングステップの削減に向けてかなりの努力が払われているが,これらの手法はサンプルの品質を損なう。 この論文では、デノナイジングステップの数を減少させる代わりに、直交的なアプローチとして、デノナイジングステップを並列に実行できるか(速度のトレーディング計算)を探索する。 分別ステップの逐次的性質にもかかわらず,今後の分別ステップの解を推算し,収束まで反復的に精錬することで,ピカード反復によるサンプリングを驚くほど並列化することができることを示した。 そこで本研究では,複数ステップの並列化により,事前学習した拡散モデルのサンプリングを高速化する新しい手法であるパラダイムを提案する。 ParaDiGMSは、高速な取引計算を可能にする最初の拡散サンプリング手法であり、DDIMやDPMSolverといった既存の高速サンプリング技術と互換性がある。 そこでParaDiGMSを用いて,100ステップのDiffusionPolicyで0.2秒,1000ステップのStableDiffusion-v2で14.6秒のサンプリング速度を,タスク報酬,FIDスコア,CLIPスコアの計測不能な精度で実現した。

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