論文の概要: EdgeFusion: On-Device Text-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11925v1
• Date: Thu, 18 Apr 2024 06:02:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 19:41:09.826647
• Title: EdgeFusion: On-Device Text-to-Image Generation
• Title（参考訳）: EdgeFusion: デバイス上でのテキスト・画像生成
• Authors: Thibault Castells, Hyoung-Kyu Song, Tairen Piao, Shinkook Choi, Bo-Kyeong Kim, Hanyoung Yim, Changgwun Lee, Jae Gon Kim, Tae-Ho Kim,
• Abstract要約: 我々はテキスト・ツー・イメージ生成のためのコンパクトSD変種BK-SDMを開発した。 我々は、リソース制限エッジデバイス上で1秒未満のレイテンシで、わずか2ステップで、フォトリアリスティックなテキスト整列画像の高速生成を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3345550849564836
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The intensive computational burden of Stable Diffusion (SD) for text-to-image generation poses a significant hurdle for its practical application. To tackle this challenge, recent research focuses on methods to reduce sampling steps, such as Latent Consistency Model (LCM), and on employing architectural optimizations, including pruning and knowledge distillation. Diverging from existing approaches, we uniquely start with a compact SD variant, BK-SDM. We observe that directly applying LCM to BK-SDM with commonly used crawled datasets yields unsatisfactory results. It leads us to develop two strategies: (1) leveraging high-quality image-text pairs from leading generative models and (2) designing an advanced distillation process tailored for LCM. Through our thorough exploration of quantization, profiling, and on-device deployment, we achieve rapid generation of photo-realistic, text-aligned images in just two steps, with latency under one second on resource-limited edge devices.
• Abstract（参考訳）: テキスト・画像生成における安定拡散(SD)の集約的な計算負荷は、その実用上重要なハードルとなっている。 この課題に対処するために、最近の研究は、LCM(Latent Consistency Model)のようなサンプリングステップを減らす方法と、プルーニングや知識蒸留といったアーキテクチャ最適化の採用に焦点を当てている。 既存のアプローチとは違って、コンパクトなSD変種であるBK-SDMから一意に始める。 LCMをBK-SDMに直接適用すると、一般的なクロールデータセットが不満足な結果をもたらすことが観察された。 その結果,(1)主生成モデルからの高品質な画像テキストペアの利用,(2)LCMに適した高度蒸留プロセスの設計,の2つの戦略が得られた。 量子化,プロファイリング,オンデバイス展開の徹底的な調査を通じて,リソース制限エッジデバイス上で1秒未満のレイテンシで,フォトリアリスティックなテキスト整列画像を2ステップで高速に生成する。

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