論文の概要: ACT-Diffusion: Efficient Adversarial Consistency Training for One-step Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14097v3
• Date: Thu, 28 Mar 2024 17:59:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 21:22:07.757888
• Title: ACT-Diffusion: Efficient Adversarial Consistency Training for One-step Diffusion Models
• Title（参考訳）: ACT拡散(ACT-Diffusion): 1段階拡散モデルの効率よい対向整合性トレーニング
• Authors: Fei Kong, Jinhao Duan, Lichao Sun, Hao Cheng, Renjing Xu, Hengtao Shen, Xiaofeng Zhu, Xiaoshuang Shi, Kaidi Xu,
• Abstract要約: 整合性トレーニング損失の最適化は,目標分布と生成分布とのワッサーシュタイン距離を最小化することを示す。 CIFAR10 と ImageNet 64$times$64 と LSUN Cat 256$times$256 データセットの FID スコアを改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.90959789767886
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Though diffusion models excel in image generation, their step-by-step denoising leads to slow generation speeds. Consistency training addresses this issue with single-step sampling but often produces lower-quality generations and requires high training costs. In this paper, we show that optimizing consistency training loss minimizes the Wasserstein distance between target and generated distributions. As timestep increases, the upper bound accumulates previous consistency training losses. Therefore, larger batch sizes are needed to reduce both current and accumulated losses. We propose Adversarial Consistency Training (ACT), which directly minimizes the Jensen-Shannon (JS) divergence between distributions at each timestep using a discriminator. Theoretically, ACT enhances generation quality, and convergence. By incorporating a discriminator into the consistency training framework, our method achieves improved FID scores on CIFAR10 and ImageNet 64$\times$64 and LSUN Cat 256$\times$256 datasets, retains zero-shot image inpainting capabilities, and uses less than $1/6$ of the original batch size and fewer than $1/2$ of the model parameters and training steps compared to the baseline method, this leads to a substantial reduction in resource consumption. Our code is available:https://github.com/kong13661/ACT
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは画像生成において優れているが、ステップバイステップのデノゲーションは生成速度を遅くする。 一貫性トレーニングは、単一ステップサンプリングでこの問題に対処するが、しばしば低品質世代を生成し、高いトレーニングコストを必要とする。 本稿では,一致度トレーニング損失の最適化が,目標分布と生成分布とのワッサーシュタイン距離を最小化することを示す。 タイムステップが増加すると、上限は以前の一貫性トレーニング損失を蓄積する。 したがって、現在の損失と累積損失の両方を減らすために、より大きなバッチサイズが必要である。 本稿では,判別器を用いて,各時刻における分布間のJensen-Shannon(JS)ばらつきを極力最小化するAdversarial Consistency Training(ACT)を提案する。 理論的には、ACTは生成品質と収束を高める。 CIFAR10 と ImageNet 64$\times$64 および LSUN Cat 256$\times$256 データセットに対する FID スコアの改善を実現し、ゼロショット画像の描画能力を維持し、元のバッチサイズの1/6 ドル未満、ベースライン法と比較して1/2 ドル未満のモデルパラメータとトレーニングステップを使用することにより、リソース消費を大幅に削減する。 私たちのコードは:https://github.com/kong13661/ACT

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