論文の概要: TerDiT: Ternary Diffusion Models with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14854v1
• Date: Thu, 23 May 2024 17:57:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 13:27:25.683703
• Title: TerDiT: Ternary Diffusion Models with Transformers
• Title（参考訳）: TerDiT:変圧器を用いた3次拡散モデル
• Authors: Xudong Lu, Aojun Zhou, Ziyi Lin, Qi Liu, Yuhui Xu, Renrui Zhang, Yafei Wen, Shuai Ren, Peng Gao, Junchi Yan, Hongsheng Li,
• Abstract要約: TerDiTは変圧器を用いた3次拡散モデルのための量子化対応トレーニングスキームである。 我々は、DiTネットワークの3元化とスケールモデルサイズを600Mから4.2Bに焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.94829676057692
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent developments in large-scale pre-trained text-to-image diffusion models have significantly improved the generation of high-fidelity images, particularly with the emergence of diffusion models based on transformer architecture (DiTs). Among these diffusion models, diffusion transformers have demonstrated superior image generation capabilities, boosting lower FID scores and higher scalability. However, deploying large-scale DiT models can be expensive due to their extensive parameter numbers. Although existing research has explored efficient deployment techniques for diffusion models such as model quantization, there is still little work concerning DiT-based models. To tackle this research gap, in this paper, we propose TerDiT, a quantization-aware training (QAT) and efficient deployment scheme for ternary diffusion models with transformers. We focus on the ternarization of DiT networks and scale model sizes from 600M to 4.2B. Our work contributes to the exploration of efficient deployment strategies for large-scale DiT models, demonstrating the feasibility of training extremely low-bit diffusion transformer models from scratch while maintaining competitive image generation capacities compared to full-precision models. Code will be available at https://github.com/Lucky-Lance/TerDiT.
• Abstract（参考訳）: 大規模な事前訓練されたテキスト・画像拡散モデルにおける最近の進歩は、特にトランスフォーマーアーキテクチャ(DiT)に基づく拡散モデルの出現により、高忠実度画像の生成を著しく改善している。 これらの拡散モデルの中で、拡散変換器は優れた画像生成能力を示し、FIDスコアが低くなり、スケーラビリティが向上した。 しかし、大規模なDiTモデルのデプロイは、パラメータ数が広いため、コストがかかる可能性がある。 モデル量子化のような拡散モデルの効率的な展開手法を研究してきたが、DiTモデルに関する研究はほとんどない。 本稿では, 変圧器を用いた3次拡散モデルのための量子化対応トレーニング(QAT)と効率的な配置方式である TerDiT を提案する。 我々は、DiTネットワークの3元化とスケールモデルサイズを600Mから4.2Bに焦点をあてる。 本研究は、大規模DiTモデルの効率的な展開戦略の探索に寄与し、フル精度モデルと比較して画像生成能力の競争力を維持しつつ、極低ビット拡散変圧器モデルをスクラッチから訓練することが可能であることを示す。 コードはhttps://github.com/Lucky-Lance/TerDiT.comで入手できる。

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