論文の概要: Fixed Point Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08741v1
• Date: Tue, 16 Jan 2024 18:55:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 17:59:21.912305
• Title: Fixed Point Diffusion Models
• Title（参考訳）: 固定点拡散モデル
• Authors: Xingjian Bai and Luke Melas-Kyriazi
• Abstract要約: FPDM(Fixed Point Diffusion Model)は、FPDM(Fixed Point Diffusion Model)の概念を拡散に基づく生成モデルに組み込んだ画像生成手法である。 提案手法では,拡散モデルのデノナイズネットワークに暗黙の固定点解法層を埋め込み,拡散過程を密接な関係のある固定点問題列に変換する。 我々は、ImageNet、FFHQ、CelebA-HQ、LSUN-Churchの最先端モデルを用いて実験を行い、性能と効率を大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.035518953879539
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We introduce the Fixed Point Diffusion Model (FPDM), a novel approach to image generation that integrates the concept of fixed point solving into the framework of diffusion-based generative modeling. Our approach embeds an implicit fixed point solving layer into the denoising network of a diffusion model, transforming the diffusion process into a sequence of closely-related fixed point problems. Combined with a new stochastic training method, this approach significantly reduces model size, reduces memory usage, and accelerates training. Moreover, it enables the development of two new techniques to improve sampling efficiency: reallocating computation across timesteps and reusing fixed point solutions between timesteps. We conduct extensive experiments with state-of-the-art models on ImageNet, FFHQ, CelebA-HQ, and LSUN-Church, demonstrating substantial improvements in performance and efficiency. Compared to the state-of-the-art DiT model, FPDM contains 87% fewer parameters, consumes 60% less memory during training, and improves image generation quality in situations where sampling computation or time is limited. Our code and pretrained models are available at https://lukemelas.github.io/fixed-point-diffusion-models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不動点解法の概念を拡散に基づく生成モデリングの枠組みに統合した新しい画像生成手法である不動点拡散モデル(fpdm)を提案する。 提案手法では,拡散モデルのデノナイズネットワークに暗黙の固定点解法層を埋め込み,拡散過程を密接な関係のある固定点問題列に変換する。 新しい確率的トレーニング手法と組み合わせることで、このアプローチはモデルサイズを大幅に削減し、メモリ使用量を減らし、トレーニングを加速する。 さらに、サンプリング効率を向上させる2つの新しい手法の開発を可能にする: 時間ステップ間の計算の再配置と時間ステップ間の不動点解の再使用。 我々は、ImageNet、FFHQ、CelebA-HQ、LSUN-Churchの最先端モデルによる広範な実験を行い、性能と効率を大幅に改善した。 最先端のDiTモデルと比較して、FPDMはパラメータを87%減らし、トレーニング中にメモリを60%減らし、サンプリング計算や時間制限のある状況で画像生成品質を向上させる。 私たちのコードと事前訓練されたモデルは、https://lukemelas.github.io/fixed-point-diffusion-modelsで利用可能です。

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