論文の概要: SciRE-Solver: Efficient Sampling of Diffusion Probabilistic Models by
Score-integrand Solver with Recursive Derivative Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07896v1
- Date: Tue, 15 Aug 2023 17:37:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-16 11:51:48.486253
- Title: SciRE-Solver: Efficient Sampling of Diffusion Probabilistic Models by
Score-integrand Solver with Recursive Derivative Estimation
- Title（参考訳）: SciRE-Solver:再帰微分推定を用いたスコア積分解法による拡散確率モデルの効率的なサンプリング
- Authors: Shigui Li, Wei Chen, Delu Zeng
- Abstract要約: 拡散モデル(DPM)は、高忠実度画像サンプルを生成する能力で知られる強力な生成モデルである。
本稿では,DPMのサンプリングプロセスに対応する拡散ODEに対して,スコアに基づく正確な解法パラダイムを提案する。
効率的なサンプリングを実現するために,拡散ODEを解くための収束順序保証(SciRE-r)を用いたスコア積分解法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.290084484156932
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion probabilistic models (DPMs) are a powerful class of generative
models known for their ability to generate high-fidelity image samples. A major
challenge in the implementation of DPMs is the slow sampling process. In this
work, we bring a high-efficiency sampler for DPMs. Specifically, we propose a
score-based exact solution paradigm for the diffusion ODEs corresponding to the
sampling process of DPMs, which introduces a new perspective on developing
numerical algorithms for solving diffusion ODEs. To achieve an efficient
sampler, we propose a recursive derivative estimation (RDE) method to reduce
the estimation error. With our proposed solution paradigm and RDE method, we
propose the score-integrand solver with the convergence order guarantee as
efficient solver (SciRE-Solver) for solving diffusion ODEs. The SciRE-Solver
attains state-of-the-art (SOTA) sampling performance with a limited number of
score function evaluations (NFE) on both discrete-time and continuous-time DPMs
in comparison to existing training-free sampling algorithms. Such as, we
achieve $3.48$ FID with $12$ NFE and $2.42$ FID with $20$ NFE for
continuous-time DPMs on CIFAR10, respectively. Different from other samplers,
SciRE-Solver has the promising potential to surpass the FIDs achieved in the
original papers of some pre-trained models with just fewer NFEs. For example,
we reach SOTA value of $2.40$ FID with $100$ NFE for continuous-time DPM and of
$3.15$ FID with $84$ NFE for discrete-time DPM on CIFAR-10, as well as of
$2.17$ ($2.02$) FID with $18$ ($50$) NFE for discrete-time DPM on CelebA
64$\times$64.
- Abstract（参考訳）: diffusion probabilistic models (dpms) は高忠実度画像サンプルを生成する能力で知られる強力な生成モデルである。
DPMの実装における大きな課題は、遅いサンプリングプロセスである。
本研究では,DPMの高効率サンプリングを行う。
具体的には、DPMのサンプリングプロセスに対応する拡散ODEに対するスコアベース正確な解法パラダイムを提案し、拡散ODEを解くための数値アルゴリズムの開発に新たな視点を導入する。
効率的なサンプル作成を実現するために,再帰的微分推定 (rde) 法を提案する。
提案した解法パラダイムとRDE法を用いて,拡散ODEを解くための効率的な解法(SciRE-Solver)として収束順序保証を用いたスコア積分解法を提案する。
SciRE-Solverは、既存のトレーニング不要サンプリングアルゴリズムと比較して、離散時間および連続時間DPMのスコア関数評価(NFE)を限定して、最先端サンプリング性能を得る。
このようにして、CIFAR10上の連続DPMに対して、120ドルNFEで3.48ドルFID、20ドルNFEで2.42ドルFIDを得る。
他のサンプルと異なり、SciRE-Solverは、NFEがわずかに少ない事前訓練されたモデルのオリジナルの論文で達成されたFIDを超える有望な可能性を秘めている。
例えば、SOTA値が$2.40$、NFEが$100、FIDが$3.15$、CIFAR-10で$84$、FIDが$2.17$($2.02$)で$18$($50$)で$18$($50$)で$CelebA 64$\times$64である。
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