論文の概要: Fast-DiM: Towards Fast Diffusion Morphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09484v3
• Date: Sat, 29 Jun 2024 17:23:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 17:50:16.381828
• Title: Fast-DiM: Towards Fast Diffusion Morphs
• Title（参考訳）: Fast-DiM: 高速拡散モルフを目指して
• Authors: Zander W. Blasingame, Chen Liu,
• Abstract要約: 拡散モルフ (Diffusion Morphs, DiM) は, 高品質な顔形態を生成するための最新技術である。 我々は,NFEの少ない類似品質のモーメントを生成できる新しいDIMパイプラインであるFast-DiMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0795007613453445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion Morphs (DiM) are a recent state-of-the-art method for creating high quality face morphs; however, they require a high number of network function evaluations (NFE) to create the morphs. We propose a new DiM pipeline, Fast-DiM, which can create morphs of a similar quality but with fewer NFE. We investigate the ODE solvers used to solve the Probability Flow ODE and the impact they have on the the creation of face morphs. Additionally, we employ an alternative method for encoding images into the latent space of the Diffusion model by solving the Probability Flow ODE as time runs forwards. Our experiments show that we can reduce the NFE by upwards of 85% in the encoding process while experiencing only 1.6\% reduction in Mated Morph Presentation Match Rate (MMPMR). Likewise, we showed we could cut NFE, in the sampling process, in half with only a maximal reduction of 0.23% in MMPMR.
• Abstract（参考訳）: 拡散モルフ (Diffusion Morphs, DiM) は, 高品質な顔形態を生成するための最新技術である。 我々は,NFEの少ない類似品質のモーメントを生成できる新しいDIMパイプラインであるFast-DiMを提案する。 本研究では、確率フローODEの解法に使用されるODEソルバと、顔形態の生成に与える影響について検討する。 さらに、時間経過とともに確率フローODEを解くことにより、拡散モデルの潜在空間に画像を符号化する別の方法を用いる。 MMPMR (Mated Morph Presentation Match Rate) は 1.6 % しか低下せず, 符号化過程において NFE を 85% 以上削減できることを示した。 同様に, 試料中のNFEを最大0.23%のMMPMRで半減し, 半減できることを示した。

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