論文の概要: Fast Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06991v1
• Date: Mon, 12 Jun 2023 09:38:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 15:07:45.566890
• Title: Fast Diffusion Model
• Title（参考訳）: 高速拡散モデル
• Authors: Zike Wu, Pan Zhou, Kenji Kawaguchi, Hanwang Zhang
• Abstract要約: 高速拡散モデル(FDM)は最適化の観点からDMの拡散過程を改善する。 運動量に基づくプロセスは、減衰振動系として構成する。 その結果,FDMはいくつかの一般的なDMフレームワークに適用可能であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 106.06520238433109
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite their success in real data synthesis, diffusion models (DMs) often suffer from slow and costly training and sampling issues, limiting their broader applications. To mitigate this, we propose a Fast Diffusion Model (FDM) which improves the diffusion process of DMs from a stochastic optimization perspective to speed up both training and sampling. Specifically, we first find that the diffusion process of DMs accords with the stochastic optimization process of stochastic gradient descent (SGD) on a stochastic time-variant problem. Note that momentum SGD uses both the current gradient and an extra momentum, achieving more stable and faster convergence. We are inspired to introduce momentum into the diffusion process to accelerate both training and sampling. However, this comes with the challenge of deriving the noise perturbation kernel from the momentum-based diffusion process. To this end, we frame the momentum-based process as a Damped Oscillation system whose critically damped state -- the kernel solution -- avoids oscillation and thus has a faster convergence speed of the diffusion process. Empirical results show that our FDM can be applied to several popular DM frameworks, e.g. VP, VE, and EDM, and reduces their training cost by about 50% with comparable image synthesis performance on CIFAR-10, FFHQ, and AFHQv2 datasets. Moreover, FDM decreases their sampling steps by about $3\times$ to achieve similar performance under the same deterministic samplers. The code is available at https://github.com/sail-sg/FDM.
• Abstract（参考訳）: 実際のデータ合成の成功にもかかわらず、拡散モデル(DM)は、しばしば遅くてコストのかかるトレーニングとサンプリングの問題に悩まされ、より広範なアプリケーションを制限する。 そこで本研究では,dmsの拡散過程を確率的最適化の観点から改善し,トレーニングとサンプリングの両方を高速化する高速拡散モデル(fdm)を提案する。 具体的には, DMの拡散過程が確率的勾配降下(SGD)の確率的最適化過程と, 確率的時間変動問題において一致することを最初に見出した。 運動量sgdは現在の勾配と余分な運動量の両方を使い、より安定してより高速に収束する。 我々は,トレーニングとサンプリングの両方を加速するために,拡散過程に運動量を導入することに着想を得た。 しかし、これは運動量に基づく拡散過程から雑音摂動核を導出するという課題に付随する。 この目的のために、運動量に基づく過程を、臨界減衰状態(カーネル溶液)が振動を回避し、拡散過程のより高速な収束速度を持つダンプ振動系として構成する。 経験的な結果から,当社のfdmはvp,ve,edmなどいくつかの人気dmフレームワークに適用可能であり,cifar-10,ffhq,afhqv2データセットで比較可能な画像合成性能で,トレーニングコストを約50%削減できることがわかった。 さらに、FDMはサンプリングステップを約$3\times$に減らし、同様の性能を同じ決定論的サンプリングで達成する。 コードはhttps://github.com/sail-sg/fdmで入手できる。

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