論文の概要: Fast-DDPM: Fast Denoising Diffusion Probabilistic Models for Medical Image-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14802v2
• Date: Fri, 24 May 2024 02:48:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 12:41:46.104795
• Title: Fast-DDPM: Fast Denoising Diffusion Probabilistic Models for Medical Image-to-Image Generation
• Title（参考訳）: Fast-DDPM:医療画像から画像への高速拡散確率モデル
• Authors: Hongxu Jiang, Muhammad Imran, Linhai Ma, Teng Zhang, Yuyin Zhou, Muxuan Liang, Kuang Gong, Wei Shao,
• Abstract要約: 我々は,トレーニング速度,サンプリング速度,生成品質を同時に向上する,シンプルで効果的なアプローチであるFast-DDPMを紹介した。 1000のタイムステップでイメージデノイザを訓練するDDPMとは異なり、Fast-DDPMは10のタイムステップのみを使用する。 高速DDPMはDDPMよりも優れており、全てのタスクにおける畳み込みネットワークと生成的敵ネットワークに基づく最先端の手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.34241351672832
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) have achieved unprecedented success in computer vision. However, they remain underutilized in medical imaging, a field crucial for disease diagnosis and treatment planning. This is primarily due to the high computational cost associated with (1) the use of large number of time steps (e.g., 1,000) in diffusion processes and (2) the increased dimensionality of medical images, which are often 3D or 4D. Training a diffusion model on medical images typically takes days to weeks, while sampling each image volume takes minutes to hours. To address this challenge, we introduce Fast-DDPM, a simple yet effective approach capable of improving training speed, sampling speed, and generation quality simultaneously. Unlike DDPM, which trains the image denoiser across 1,000 time steps, Fast-DDPM trains and samples using only 10 time steps. The key to our method lies in aligning the training and sampling procedures to optimize time-step utilization. Specifically, we introduced two efficient noise schedulers with 10 time steps: one with uniform time step sampling and another with non-uniform sampling. We evaluated Fast-DDPM across three medical image-to-image generation tasks: multi-image super-resolution, image denoising, and image-to-image translation. Fast-DDPM outperformed DDPM and current state-of-the-art methods based on convolutional networks and generative adversarial networks in all tasks. Additionally, Fast-DDPM reduced the training time to 0.2x and the sampling time to 0.01x compared to DDPM. Our code is publicly available at: https://github.com/mirthAI/Fast-DDPM.
• Abstract（参考訳）: 拡散確率モデル(DDPM)はコンピュータビジョンにおいて前例のない成功を収めた。 しかし、病気の診断と治療計画に不可欠な分野である医用画像の分野では未利用のままである。 これは主に、(1)拡散過程における大量の時間ステップ(例えば1,000)の使用、(2)医療画像の次元性の増大によるものであり、これはしばしば3Dまたは4Dである。 医療画像上の拡散モデルのトレーニングは通常数日から数週間かかるが、各画像量をサンプリングするには数分から数時間かかる。 この課題に対処するために,トレーニング速度,サンプリング速度,生成品質を同時に向上する,シンプルかつ効果的なアプローチであるFast-DDPMを導入する。 1000のタイムステップでイメージデノイザを訓練するDDPMとは異なり、Fast-DDPMは10のタイムステップのみを使用する。 提案手法の鍵は,時間段階の利用を最適化するためにトレーニングとサンプリングの手順を整列することにある。 具体的には、時間ステップが10の2つの効率的なノイズスケジューラを導入し、その1つは時間ステップを均一にサンプリングし、もう1つは一様でないサンプリングを行った。 マルチイメージ・スーパーレゾリューション,イメージデノイング,イメージ・ツー・イメージ翻訳という3つの医療画像・画像生成タスクにおけるFast-DDPMの評価を行った。 高速DDPMはDDPMよりも優れており、全てのタスクにおける畳み込みネットワークと生成的敵ネットワークに基づく最先端の手法である。 さらに、Fast-DDPMはトレーニング時間を0.2倍に、サンプリング時間をDDPMと比べて0.01倍に短縮した。 私たちのコードは、https://github.com/mirthAI/Fast-DDPM.comで公開されています。

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