論文の概要: Adaptive Training Meets Progressive Scaling: Elevating Efficiency in Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13307v3
• Date: Wed, 25 Dec 2024 02:55:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 21:44:04.665515
• Title: Adaptive Training Meets Progressive Scaling: Elevating Efficiency in Diffusion Models
• Title（参考訳）: アダプティブトレーニングとプログレッシブスケーリング - 拡散モデルにおける効率向上
• Authors: Wenhao Li, Xiu Su, Yu Han, Shan You, Tao Huang, Chang Xu,
• Abstract要約: TDCトレーニングと呼ばれる新しい2段階分割型トレーニング戦略を提案する。 タスクの類似性と難易度に基づいてタイムステップをグループ化し、高度にカスタマイズされた復調モデルを各グループに割り当て、拡散モデルの性能を向上させる。 2段階のトレーニングでは、各モデルを個別にトレーニングする必要がなくなるが、総トレーニングコストは、単一の統合されたデノナイジングモデルをトレーニングするよりもさらに低い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.1809084559048
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have demonstrated remarkable efficacy in various generative tasks with the predictive prowess of denoising model. Currently, diffusion models employ a uniform denoising model across all timesteps. However, the inherent variations in data distributions at different timesteps lead to conflicts during training, constraining the potential of diffusion models. To address this challenge, we propose a novel two-stage divide-and-conquer training strategy termed TDC Training. It groups timesteps based on task similarity and difficulty, assigning highly customized denoising models to each group, thereby enhancing the performance of diffusion models. While two-stage training avoids the need to train each model separately, the total training cost is even lower than training a single unified denoising model. Additionally, we introduce Proxy-based Pruning to further customize the denoising models. This method transforms the pruning problem of diffusion models into a multi-round decision-making problem, enabling precise pruning of diffusion models. Our experiments validate the effectiveness of TDC Training, demonstrating improvements in FID of 1.5 on ImageNet64 compared to original IDDPM, while saving about 20\% of computational resources.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは様々な生成タスクにおいて顕著な効果を示した。 現在、拡散モデルは全ての時間ステップにわたって一様デノナイジングモデルを採用している。 しかし、異なるタイミングにおけるデータ分布の固有のバリエーションは、トレーニング中に衝突を引き起こし、拡散モデルの可能性を制限する。 この課題に対処するため,TDCトレーニングと呼ばれる新たな2段階分割型トレーニング戦略を提案する。 タスクの類似性と難易度に基づいてタイムステップをグループ化し、高度にカスタマイズされた復調モデルを各グループに割り当て、拡散モデルの性能を向上させる。 2段階のトレーニングでは、各モデルを個別にトレーニングする必要がなくなるが、総トレーニングコストは、単一の統合されたデノナイジングモデルをトレーニングするよりもさらに低い。 さらに, Proxy ベースの Pruning を導入し,デノナイジングモデルをさらにカスタマイズする。 この方法は拡散モデルのプルーニング問題を多ラウンド決定問題に変換し、拡散モデルの正確なプルーニングを可能にする。 TDCトレーニングの有効性を検証し、従来のIDDPMに比べて1.5のFIDの改善を実証し、計算資源の約20%を節約した。

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