論文の概要: Beyond U: Making Diffusion Models Faster & Lighter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20092v2
• Date: Thu, 14 Dec 2023 12:57:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 03:58:13.184647
• Title: Beyond U: Making Diffusion Models Faster & Lighter
• Title（参考訳）: beyond u: 拡散モデルの高速化と軽量化
• Authors: Sergio Calvo-Ordonez, Jiahao Huang, Lipei Zhang, Guang Yang, Carola-Bibiane Schonlieb, Angelica I Aviles-Rivero
• Abstract要約: 拡散モデルは、画像合成、ビデオ生成、分子設計といったタスクにおいて、記録破りのパフォーマンスをもたらす。 それらの能力にもかかわらず、その効率、特に逆の復調過程においては、収束速度が遅いことと計算コストが高いため、依然として課題である。 本稿では, パラメータ効率が良く, より高速な収束を示す拡散モデルに対して, 連続力学系を応用し, 新たなデノナイジングネットワークを設計する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.13074996982583
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models are a family of generative models that yield record-breaking performance in tasks such as image synthesis, video generation, and molecule design. Despite their capabilities, their efficiency, especially in the reverse denoising process, remains a challenge due to slow convergence rates and high computational costs. In this work, we introduce an approach that leverages continuous dynamical systems to design a novel denoising network for diffusion models that is more parameter-efficient, exhibits faster convergence, and demonstrates increased noise robustness. Experimenting with denoising probabilistic diffusion models, our framework operates with approximately a quarter of the parameters and $\sim 30\%$ of the Floating Point Operations (FLOPs) compared to standard U-Nets in Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs). Furthermore, our model is faster in inference than the baseline models when measured in equal conditions while converging to better quality solutions.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、画像合成、ビデオ生成、分子設計などのタスクにおいて記録的な性能をもたらす生成モデルである。 それらの能力にもかかわらず、その効率、特に逆の復調過程においては、収束速度が遅いことと計算コストが高いため、依然として課題である。 本研究では,よりパラメータ効率が高く,コンバージェンスが高速で,雑音のロバスト性が増大する拡散モデルに対して,連続力学系を応用し,新しいデノージングネットワークを設計する手法を提案する。 確率的拡散モデルを用いて,約4分の1のパラメータとFloating Point Operations (FLOPs) の$\sim 30\%$を演算し,標準U-Nets in Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs)と比較した。 さらに, 同一条件下で測定した場合のベースラインモデルよりも, より良い品質ソリューションに収束しながら, 推定精度が向上した。

関連論文リスト

• Comparison of Generative Learning Methods for Turbulence Modeling [1.2499537119440245]
  直接数値シミュレーション (DNS) や大渦シミュレーション (LES) のような高解像度の手法は一般に計算に手頃な価格ではない。 機械学習、特に生成確率モデルにおける最近の進歩は、乱流モデリングのための有望な代替手段を提供する。 本稿では, 変分オートエンコーダ(VAE), ディープ・コンバーサナル・ジェネレータ・ネットワーク(DCGAN), 拡散確率モデル(DDPM)の3つの生成モデルの適用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T14:20:53Z)
• Energy-Based Diffusion Language Models for Text Generation [126.23425882687195]
  エネルギーベース拡散言語モデル(Energy-based Diffusion Language Model, EDLM)は、拡散ステップごとに全シーケンスレベルで動作するエネルギーベースモデルである。 我々のフレームワークは、既存の拡散モデルよりも1.3$times$のサンプリングスピードアップを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T17:25:56Z)
• Adv-KD: Adversarial Knowledge Distillation for Faster Diffusion Sampling [2.91204440475204]
  拡散確率モデル(DPM)は、深層生成モデルの強力なクラスとして登場した。 それらは、サンプル生成中にシーケンシャルなデノイングステップに依存している。 モデルアーキテクチャに直接位相を分解する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T08:19:44Z)
• Adversarial Training of Denoising Diffusion Model Using Dual Discriminators for High-Fidelity Multi-Speaker TTS [0.0]
  拡散モデルは確率論的アプローチにより高品質なデータを生成することができる。 これは、多くの時間ステップを必要とするため、生成速度が遅くなるという欠点に悩まされる。 本稿では、逆過程の分布を学習する拡散判別器と、生成されたデータの分布を学習するスペクトログラム判別器の2つの識別器を用いた音声合成モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T07:22:04Z)
• Semi-Implicit Denoising Diffusion Models (SIDDMs) [50.30163684539586]
  Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)のような既存のモデルは、高品質で多様なサンプルを提供するが、本質的に多くの反復的なステップによって遅くなる。 暗黙的要因と明示的要因を一致させることにより、この問題に対処する新しいアプローチを導入する。 提案手法は拡散モデルに匹敵する生成性能と,少数のサンプリングステップを持つモデルに比較して非常に優れた結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-21T18:49:22Z)
• BOOT: Data-free Distillation of Denoising Diffusion Models with Bootstrapping [64.54271680071373]
  拡散モデルは多様な画像を生成する優れた可能性を示している。 知識蒸留は、推論ステップの数を1つか数に減らすための治療法として最近提案されている。 本稿では,効率的なデータフリー蒸留アルゴリズムにより限界を克服するBOOTと呼ばれる新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T20:30:55Z)
• Low-Light Image Enhancement with Wavelet-based Diffusion Models [50.632343822790006]
  拡散モデルは画像復元作業において有望な結果を得たが、時間を要する、過剰な計算資源消費、不安定な復元に悩まされている。 本稿では,DiffLLと呼ばれる高能率かつ高能率な拡散型低光画像強調手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T03:08:28Z)
• Conditional Denoising Diffusion for Sequential Recommendation [62.127862728308045]
  GAN(Generative Adversarial Networks)とVAE(VAE)の2つの顕著な生成モデル GANは不安定な最適化に苦しむ一方、VAEは後続の崩壊と過度に平らな世代である。 本稿では,シーケンスエンコーダ,クロスアテンティブデノナイジングデコーダ,ステップワイズディフューザを含む条件付きデノナイジング拡散モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-22T15:32:59Z)
• How Much is Enough? A Study on Diffusion Times in Score-based Generative Models [76.76860707897413]
  現在のベストプラクティスは、フォワードダイナミクスが既知の単純なノイズ分布に十分に近づくことを確実にするために大きなTを提唱している。 本稿では, 理想とシミュレーションされたフォワードダイナミクスのギャップを埋めるために補助モデルを用いて, 標準的な逆拡散過程を導出する方法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-10T15:09:46Z)
• Variational Diffusion Models [33.0719137062396]
  本稿では,画像密度推定ベンチマークの最先端可能性を求める拡散モデルについて紹介する。 差分下界 (VLB) は, 拡散したデータの信号対雑音比において, 著しく短い表現に単純化されることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-01T17:43:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。