論文の概要: AdaDiff: Adaptive Step Selection for Fast Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14768v1
- Date: Fri, 24 Nov 2023 11:20:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-30 09:38:49.100238
- Title: AdaDiff: Adaptive Step Selection for Fast Diffusion
- Title（参考訳）: adadiff:高速拡散のための適応ステップ選択
- Authors: Hui Zhang and Zuxuan Wu and Zhen Xing and Jie Shao and Yu-Gang Jiang
- Abstract要約: 我々は、インスタンス固有のステップ利用ポリシーを学ぶために設計されたフレームワークであるAdaDiffを紹介する。
AdaDiffはポリシー勾配法を用いて最適化され、慎重に設計された報酬関数を最大化する。
提案手法は,固定された50ステップを用いて,ベースラインと比較して視覚的品質の点で同様の結果が得られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.8198344514677
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion models, as a type of generative models, have achieved impressive
results in generating images and videos conditioned on textual conditions.
However, the generation process of diffusion models involves denoising for
dozens of steps to produce photorealistic images/videos, which is
computationally expensive. Unlike previous methods that design
``one-size-fits-all'' approaches for speed up, we argue denoising steps should
be sample-specific conditioned on the richness of input texts. To this end, we
introduce AdaDiff, a lightweight framework designed to learn instance-specific
step usage policies, which are then used by the diffusion model for generation.
AdaDiff is optimized using a policy gradient method to maximize a carefully
designed reward function, balancing inference time and generation quality. We
conduct experiments on three image generation and two video generation
benchmarks and demonstrate that our approach achieves similar results in terms
of visual quality compared to the baseline using a fixed 50 denoising steps
while reducing inference time by at least 33%, going as high as 40%.
Furthermore, our qualitative analysis shows that our method allocates more
steps to more informative text conditions and fewer steps to simpler text
conditions.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデル(Diffusion model)は、生成モデルの一種であり、テキスト条件で条件付けされた画像やビデオを生成するという印象的な結果を得た。
しかしながら、拡散モデルの生成プロセスは、計算コストが高いフォトリアリスティックな画像/ビデオを生成するための数十のステップをデノベーションすることを含む。
スピードアップのために ``one-size-fits-all'' アプローチを設計する従来の方法とは異なり、デノナイズステップは入力テキストのリッチ性に基づいてサンプル固有条件で設計されるべきである。
この目的のために,インスタンス固有のステップ利用ポリシーを学習するために設計された軽量フレームワークであるAdaDiffを紹介した。
AdaDiffはポリシー勾配法を用いて最適化され、注意深く設計された報酬関数を最大化し、推論時間と生成品質のバランスをとる。
我々は3つの画像生成と2つのビデオ生成のベンチマーク実験を行い、提案手法がベースラインと比較して視覚的品質の点で類似した結果が得られることを実証した。
さらに,本手法は,より情報的なテキスト条件により多くのステップを割り当て,より単純なテキスト条件に少ないステップを割り当てることを示す。
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