論文の概要: Fast High-Resolution Image Synthesis with Latent Adversarial Diffusion Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12015v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 17:51:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 19:01:22.280690
• Title: Fast High-Resolution Image Synthesis with Latent Adversarial Diffusion Distillation
• Title（参考訳）: 潜伏拡散蒸留による高速高分解能画像合成
• Authors: Axel Sauer, Frederic Boesel, Tim Dockhorn, Andreas Blattmann, Patrick Esser, Robin Rombach,
• Abstract要約: 蒸留法は、モデルをマルチショットからシングルステップ推論にシフトすることを目的としている。 ADDの限界を克服する新しい蒸留法であるLADD(Latent Adversarial Diffusion Distillation)を導入する。 ピクセルベースのADDとは対照的に、LADDは事前訓練された潜伏拡散モデルから生成的特徴を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.236841051249243
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models are the main driver of progress in image and video synthesis, but suffer from slow inference speed. Distillation methods, like the recently introduced adversarial diffusion distillation (ADD) aim to shift the model from many-shot to single-step inference, albeit at the cost of expensive and difficult optimization due to its reliance on a fixed pretrained DINOv2 discriminator. We introduce Latent Adversarial Diffusion Distillation (LADD), a novel distillation approach overcoming the limitations of ADD. In contrast to pixel-based ADD, LADD utilizes generative features from pretrained latent diffusion models. This approach simplifies training and enhances performance, enabling high-resolution multi-aspect ratio image synthesis. We apply LADD to Stable Diffusion 3 (8B) to obtain SD3-Turbo, a fast model that matches the performance of state-of-the-art text-to-image generators using only four unguided sampling steps. Moreover, we systematically investigate its scaling behavior and demonstrate LADD's effectiveness in various applications such as image editing and inpainting.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは画像合成とビデオ合成の進歩の主要因であるが、推論速度の遅さに悩まされている。 最近導入された逆拡散蒸留(ADD)のように、蒸留法は、固定された事前訓練されたDINOv2識別器に依存するため、高価で困難な最適化を犠牲にして、モデルを多段式から単段式にシフトすることを目的としている。 ADDの限界を克服する新しい蒸留法であるLADD(Latent Adversarial Diffusion Distillation)を導入する。 ピクセルベースのADDとは対照的に、LADDは事前訓練された潜伏拡散モデルから生成的特徴を利用する。 このアプローチは、訓練を単純化し、性能を向上し、高分解能マルチアスペクト比画像合成を可能にする。 LADDを安定拡散3 (8B) に適用し, 4つの無誘導サンプリングステップのみを用いて, 最先端のテキスト・画像生成装置の性能に適合する高速モデルSD3-Turboを得る。 さらに,そのスケーリング動作を体系的に検討し,画像編集やインペイントなどの様々な応用においてLADDの有効性を示す。

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