論文の概要: Improved Distribution Matching Distillation for Fast Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14867v2
• Date: Fri, 24 May 2024 17:08:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 12:41:46.101072
• Title: Improved Distribution Matching Distillation for Fast Image Synthesis
• Title（参考訳）: 高速画像合成のための分散マッチング蒸留の改良
• Authors: Tianwei Yin, Michaël Gharbi, Taesung Park, Richard Zhang, Eli Shechtman, Fredo Durand, William T. Freeman,
• Abstract要約: この制限を解除し、MDDトレーニングを改善する一連の技術であるMDD2を紹介する。 まず、回帰損失と高価なデータセット構築の必要性を排除します。 第2に, GAN損失を蒸留工程に統合し, 生成した試料と実画像との識別を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.72356560597428
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent approaches have shown promises distilling diffusion models into efficient one-step generators. Among them, Distribution Matching Distillation (DMD) produces one-step generators that match their teacher in distribution, without enforcing a one-to-one correspondence with the sampling trajectories of their teachers. However, to ensure stable training, DMD requires an additional regression loss computed using a large set of noise-image pairs generated by the teacher with many steps of a deterministic sampler. This is costly for large-scale text-to-image synthesis and limits the student's quality, tying it too closely to the teacher's original sampling paths. We introduce DMD2, a set of techniques that lift this limitation and improve DMD training. First, we eliminate the regression loss and the need for expensive dataset construction. We show that the resulting instability is due to the fake critic not estimating the distribution of generated samples accurately and propose a two time-scale update rule as a remedy. Second, we integrate a GAN loss into the distillation procedure, discriminating between generated samples and real images. This lets us train the student model on real data, mitigating the imperfect real score estimation from the teacher model, and enhancing quality. Lastly, we modify the training procedure to enable multi-step sampling. We identify and address the training-inference input mismatch problem in this setting, by simulating inference-time generator samples during training time. Taken together, our improvements set new benchmarks in one-step image generation, with FID scores of 1.28 on ImageNet-64x64 and 8.35 on zero-shot COCO 2014, surpassing the original teacher despite a 500X reduction in inference cost. Further, we show our approach can generate megapixel images by distilling SDXL, demonstrating exceptional visual quality among few-step methods.
• Abstract（参考訳）: 近年のアプローチでは、効率的な1段階生成器への拡散モデルの蒸留が約束されている。 このうち、DMDは教師のサンプリング軌跡と1対1の対応を強制することなく、教師の分布に一致する1ステップのジェネレータを生成する。 しかし、安定したトレーニングを確保するために、DMDは、教師が多くのステップを決定論的サンプリング器で生成した大量のノイズ像ペアを用いて計算されたさらなる回帰損失を必要とする。 これは、大規模なテキストと画像の合成に費用がかかり、生徒の質を制限し、教師のオリジナルのサンプリングパスに近づきすぎている。 この制限を解除し、MDDトレーニングを改善する一連の技術であるMDD2を紹介する。 まず、回帰損失と高価なデータセット構築の必要性を排除します。 結果, 結果の不安定性は, 生成したサンプルの分布を正確に推定しない偽の批判によるものであり, 2つの時間スケール更新規則を治療として提案する。 第2に, GAN損失を蒸留工程に統合し, 生成した試料と実画像との識別を行う。 これにより、実際のデータに基づいて学生モデルをトレーニングし、教師モデルから不完全な実点推定を緩和し、品質を向上させることができる。 最後に,マルチステップサンプリングを可能にするためにトレーニング手順を変更した。 この設定では、トレーニング時間中の推論時間生成サンプルをシミュレートすることにより、トレーニング-推論入力ミスマッチ問題を特定し、対処する。 FIDスコアはImageNet-64x64で1.28、ゼロショットCOCO 2014で8.35で、500倍の推論コストの削減にもかかわらず、元の教師を上回った。 さらに,SDXLを蒸留してメガピクセル画像を生成する手法を提案する。

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