論文の概要: SDXS: Real-Time One-Step Latent Diffusion Models with Image Conditions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16627v2
- Date: Wed, 17 Apr 2024 02:57:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-18 18:31:46.839932
- Title: SDXS: Real-Time One-Step Latent Diffusion Models with Image Conditions
- Title(参考訳): SDXS:画像条件付きリアルタイムワンステップ遅延拡散モデル
- Authors: Yuda Song, Zehao Sun, Xuanwu Yin,
- Abstract要約: SDXS-512 と SDXS-1024 の2つのモデルを示し,1つのGPU上で約100 FPS (SD v1.5 より30倍速い) と30 FPS (SDXLより60倍速い) の推論速度を実現する。
我々のトレーニングアプローチは、画像条件付き制御に有望な応用を提供し、画像間の効率的な翻訳を容易にする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.100085108873068
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advancements in diffusion models have positioned them at the forefront of image generation. Despite their superior performance, diffusion models are not without drawbacks; they are characterized by complex architectures and substantial computational demands, resulting in significant latency due to their iterative sampling process. To mitigate these limitations, we introduce a dual approach involving model miniaturization and a reduction in sampling steps, aimed at significantly decreasing model latency. Our methodology leverages knowledge distillation to streamline the U-Net and image decoder architectures, and introduces an innovative one-step DM training technique that utilizes feature matching and score distillation. We present two models, SDXS-512 and SDXS-1024, achieving inference speeds of approximately 100 FPS (30x faster than SD v1.5) and 30 FPS (60x faster than SDXL) on a single GPU, respectively. Moreover, our training approach offers promising applications in image-conditioned control, facilitating efficient image-to-image translation.
- Abstract(参考訳): 拡散モデルの最近の進歩は、これらを画像生成の最前線に位置づけている。
その優れた性能にもかかわらず、拡散モデルには欠点はなく、複雑なアーキテクチャと相当な計算要求が特徴であり、反復的なサンプリングプロセスのためにかなりの遅延が生じる。
これらの制限を緩和するため,モデルの小型化とサンプリングステップの削減を含む2つのアプローチを導入し,モデル遅延を大幅に低減することを目的とした。
提案手法は知識蒸留を利用してU-Netと画像デコーダアーキテクチャを合理化し,特徴マッチングとスコア蒸留を利用した一段階DMトレーニング手法を導入する。
SDXS-512 と SDXS-1024 の2つのモデルを示し、それぞれ1つのGPU上で約100 FPS(SD v1.5 より30倍速い)と30 FPS(SDXLより60倍速い)の推論速度を達成する。
さらに、我々のトレーニングアプローチは、画像条件付き制御に有望な応用を提供し、画像間の効率的な翻訳を容易にする。
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