論文の概要: Unraveling the Temporal Dynamics of the Unet in Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14965v1
• Date: Sun, 17 Dec 2023 04:40:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-31 03:12:45.391878
• Title: Unraveling the Temporal Dynamics of the Unet in Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルにおけるunetの時間ダイナミクスの解法
• Authors: Vidya Prasad, Chen Zhu-Tian, Anna Vilanova, Hanspeter Pfister, Nicola Pezzotti, Hendrik Strobelt
• Abstract要約: 拡散モデルはガウスノイズをトレーニングデータに導入し、元のデータを反復的に再構築する。 この反復プロセスの中心は単一のUnetであり、生成を容易にするために時間ステップを越えて適応する。 近年の研究では, この生成過程における組成および脱臭相の存在が明らかにされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.326244121918634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Diffusion models have garnered significant attention since they can effectively learn complex multivariate Gaussian distributions, resulting in diverse, high-quality outcomes. They introduce Gaussian noise into training data and reconstruct the original data iteratively. Central to this iterative process is a single Unet, adapting across time steps to facilitate generation. Recent work revealed the presence of composition and denoising phases in this generation process, raising questions about the Unets' varying roles. Our study dives into the dynamic behavior of Unets within denoising diffusion probabilistic models (DDPM), focusing on (de)convolutional blocks and skip connections across time steps. We propose an analytical method to systematically assess the impact of time steps and core Unet components on the final output. This method eliminates components to study causal relations and investigate their influence on output changes. The main purpose is to understand the temporal dynamics and identify potential shortcuts during inference. Our findings provide valuable insights into the various generation phases during inference and shed light on the Unets' usage patterns across these phases. Leveraging these insights, we identify redundancies in GLIDE (an improved DDPM) and improve inference time by ~27% with minimal degradation in output quality. Our ultimate goal is to guide more informed optimization strategies for inference and influence new model designs.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、複雑な多変量ガウス分布を効果的に学習できるため、様々な高品質な結果をもたらすため、大きな注目を集めている。 トレーニングデータにガウスノイズを導入し、元のデータを反復的に再構築する。 この反復プロセスの中心は単一のunetであり、生成を容易にするために時間ステップにまたがって適応する。 最近の研究は、この生成過程における構成と装飾段階の存在を明らかにし、ユニッツの様々な役割に関する疑問を提起した。 本研究は,拡散確率モデル(DDPM)におけるUnetsの動的挙動を考察し,(de)畳み込みブロックに着目し,時間ステップをまたいだ接続をスキップする。 本稿では,最終出力に対する時間ステップとコアunetコンポーネントの影響を体系的に評価する分析手法を提案する。 この方法は因果関係を研究する成分を取り除き、その出力変化への影響を調べる。 主な目的は、時間的ダイナミクスを理解し、推論中に潜在的ショートカットを特定することである。 本研究は推論中の様々な生成段階について貴重な知見を与え,これらの段階におけるユニツの利用パターンを明らかにした。 これらの知見を生かして、GLIDE(DDPMの改善)における冗長性を同定し、出力品質の低下を最小限に抑えながら、推論時間を約27%改善する。 最終的な目標は、推論のためのよりインフォームドな最適化戦略をガイドし、新しいモデル設計に影響を与えることです。

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