論文の概要: EM Distillation for One-step Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16852v1
• Date: Mon, 27 May 2024 05:55:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 16:50:47.293522
• Title: EM Distillation for One-step Diffusion Models
• Title（参考訳）: 一段階拡散モデルのためのEM蒸留
• Authors: Sirui Xie, Zhisheng Xiao, Diederik P Kingma, Tingbo Hou, Ying Nian Wu, Kevin Patrick Murphy, Tim Salimans, Ben Poole, Ruiqi Gao,
• Abstract要約: 最小品質の損失を最小限に抑えた1ステップ生成モデルに拡散モデルを蒸留する最大可能性に基づく手法を提案する。 本研究では, 蒸留プロセスの安定化を図るため, 再パラメータ化サンプリング手法とノイズキャンセリング手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.57766773137068
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While diffusion models can learn complex distributions, sampling requires a computationally expensive iterative process. Existing distillation methods enable efficient sampling, but have notable limitations, such as performance degradation with very few sampling steps, reliance on training data access, or mode-seeking optimization that may fail to capture the full distribution. We propose EM Distillation (EMD), a maximum likelihood-based approach that distills a diffusion model to a one-step generator model with minimal loss of perceptual quality. Our approach is derived through the lens of Expectation-Maximization (EM), where the generator parameters are updated using samples from the joint distribution of the diffusion teacher prior and inferred generator latents. We develop a reparametrized sampling scheme and a noise cancellation technique that together stabilizes the distillation process. We further reveal an interesting connection of our method with existing methods that minimize mode-seeking KL. EMD outperforms existing one-step generative methods in terms of FID scores on ImageNet-64 and ImageNet-128, and compares favorably with prior work on distilling text-to-image diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは複雑な分布を学習できるが、サンプリングには計算コストのかかる反復過程が必要である。 既存の蒸留法は効率的なサンプリングを可能にするが、非常に少ないサンプリングステップによる性能劣化、トレーニングデータアクセスへの依存、全分布を捕捉できないモード探索最適化など、顕著な制限がある。 本稿では, 最小限の知覚品質を損なう1段階生成モデルに拡散モデルを蒸留するEM蒸留法を提案する。 提案手法は期待最大化レンズ(EM)を用いて導出され, 拡散教師と推定発電機潜伏者の共同分布から生成パラメータを更新する。 本研究では, 蒸留プロセスの安定化を図るため, 再パラメータ化サンプリング手法とノイズキャンセリング手法を開発した。 さらに,モード探索KLを最小化する既存手法との興味深い関係を明らかにする。 EMD は、ImageNet-64 と ImageNet-128 の FID スコアの観点から、既存の一段階生成法よりも優れており、テキスト-画像拡散モデルの蒸留に関する先行研究と好意的に比較できる。

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