論文の概要: Multistep Consistency Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06807v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 15:26:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 18:34:42.310623
• Title: Multistep Consistency Models
• Title（参考訳）: 多段階一貫性モデル
• Authors: Jonathan Heek, Emiel Hoogeboom, Tim Salimans
• Abstract要約: 拡散モデルは比較的訓練が容易であるが、サンプルを生成するには多くのステップが必要である。 一貫性モデルはトレーニングがはるかに難しいが、単一のステップでサンプルを生成する。 提案手法はテキストから画像への拡散モデルにスケールし,元のモデルに非常に近いサンプルを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.47227724865238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models are relatively easy to train but require many steps to generate samples. Consistency models are far more difficult to train, but generate samples in a single step. In this paper we propose Multistep Consistency Models: A unification between Consistency Models (Song et al., 2023) and TRACT (Berthelot et al., 2023) that can interpolate between a consistency model and a diffusion model: a trade-off between sampling speed and sampling quality. Specifically, a 1-step consistency model is a conventional consistency model whereas we show that a $\infty$-step consistency model is a diffusion model. Multistep Consistency Models work really well in practice. By increasing the sample budget from a single step to 2-8 steps, we can train models more easily that generate higher quality samples, while retaining much of the sampling speed benefits. Notable results are 1.4 FID on Imagenet 64 in 8 step and 2.1 FID on Imagenet128 in 8 steps with consistency distillation. We also show that our method scales to a text-to-image diffusion model, generating samples that are very close to the quality of the original model.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは比較的訓練が容易であるが、サンプルを生成するには多くのステップが必要である。 一貫性モデルはトレーニングがはるかに難しいが、単一のステップでサンプルを生成する。 本稿では,一貫性モデル(song et al., 2023)と分布モデル(berthelot et al., 2023)の間を補間可能な連続性モデル(song et al., 2023)の統一化,すなわちサンプリング速度とサンプリング品質のトレードオフを提案する。 具体的には、1ステップの一貫性モデルは従来の一貫性モデルであるが、$\infty$-stepの一貫性モデルは拡散モデルであることを示す。 マルチステップ一貫性モデルは実際とてもうまく機能します。 サンプル予算を1ステップから2～8ステップに増やすことで、サンプリング速度のメリットの多くを保持しながら、より高い品質のサンプルを生成するモデルをより容易にトレーニングすることが可能になります。 注目すべき結果は、imagenet 64 1.4 fid を 8 ステップ、imagenet128 を 2.1 fid を 8 ステップ、一貫性蒸留を行ったことである。 また,本手法はテキストから画像への拡散モデルにスケールし,元のモデルの品質に非常に近いサンプルを生成する。

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