論文の概要: Adversarial Diffusion Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17042v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 18:53:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 16:58:12.248458
• Title: Adversarial Diffusion Distillation
• Title（参考訳）: 逆拡散蒸留
• Authors: Axel Sauer, Dominik Lorenz, Andreas Blattmann, Robin Rombach
• Abstract要約: 逆拡散蒸留(adversarial Diffusion Distillation、ADD)は、1-4ステップで大規模な基礎画像拡散モデルを効率的にサンプリングする新しい訓練手法である。 我々は,大規模なオフザシェルフ画像拡散モデルを教師信号として活用するために,スコア蒸留を用いる。 本モデルでは,既存の数ステップ法を1ステップで明らかに上回り,4ステップで最先端拡散モデル(SDXL)の性能に到達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.87099764514747
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Adversarial Diffusion Distillation (ADD), a novel training approach that efficiently samples large-scale foundational image diffusion models in just 1-4 steps while maintaining high image quality. We use score distillation to leverage large-scale off-the-shelf image diffusion models as a teacher signal in combination with an adversarial loss to ensure high image fidelity even in the low-step regime of one or two sampling steps. Our analyses show that our model clearly outperforms existing few-step methods (GANs, Latent Consistency Models) in a single step and reaches the performance of state-of-the-art diffusion models (SDXL) in only four steps. ADD is the first method to unlock single-step, real-time image synthesis with foundation models. Code and weights available under https://github.com/Stability-AI/generative-models and https://huggingface.co/stabilityai/ .
• Abstract（参考訳）: 画像品質を維持しつつ,1～4段階の大規模基礎画像拡散モデルを効率的にサンプリングする新しい訓練手法であるadversarial diffusion distillation(add)を導入する。 我々は,大規模なオフザシェルフ画像拡散モデルを教師信号として利用し,対向的損失と組み合わせることで,1段階か2段階のサンプリング段階においても高い画像忠実度を確保する。 解析の結果,既存の数ステップ法 (GAN, Latent Consistency Models) を1ステップで明らかに上回り,4ステップで最先端拡散モデル (SDXL) の性能に達することがわかった。 ADDは、基礎モデルを用いて1段階のリアルタイム画像合成をアンロックする最初の方法である。 コードと重みはhttps://github.com/stability-ai/generative-modelsとhttps://huggingface.co/stabilityai/。

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