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。
関連論文リスト
- Directly Denoising Diffusion Models [6.109141407163027]
数ステップのサンプリングで現実的な画像を生成するための単純で汎用的なアプローチであるDDDM(Directly Denoising Diffusion Model)を提案する。
本モデルでは, CIFAR-10のFIDスコアを1段階, 2段階のサンプリングで2.57と2.33とし, GANと蒸留モデルから得られたFIDスコアをそれぞれ上回った。
ImageNet 64x64の場合、当社のアプローチは主要なモデルに対する競争相手として機能します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-22T11:20:32Z) - Distilling Diffusion Models into Conditional GANs [90.76040478677609]
複雑な多段階拡散モデルを1段階条件付きGAN学生モデルに蒸留する。
E-LatentLPIPSは,拡散モデルの潜在空間で直接動作する知覚的損失である。
我々は, 最先端の1ステップ拡散蒸留モデルよりも優れた1ステップ発生器を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-09T17:59:40Z) - Learning Energy-Based Models by Cooperative Diffusion Recovery Likelihood [64.95663299945171]
高次元データに基づくエネルギーベースモデル(EBM)の訓練は、困難かつ時間を要する可能性がある。
EBMと、GANや拡散モデルのような他の生成フレームワークとの間には、サンプル品質に顕著なギャップがある。
本研究では,協調拡散回復可能性 (CDRL) を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-10T22:05:24Z) - BOOT: Data-free Distillation of Denoising Diffusion Models with
Bootstrapping [64.54271680071373]
拡散モデルは多様な画像を生成する優れた可能性を示している。
知識蒸留は、推論ステップの数を1つか数に減らすための治療法として最近提案されている。
本稿では,効率的なデータフリー蒸留アルゴリズムにより限界を克服するBOOTと呼ばれる新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-08T20:30:55Z) - Fast Inference in Denoising Diffusion Models via MMD Finetuning [23.779985842891705]
拡散モデルの高速サンプリング法であるMDD-DDMを提案する。
我々のアプローチは、学習した分布を所定の予算のタイムステップで微調整するために、最大平均離散性(MMD)を使用するという考え方に基づいている。
提案手法は,広範に普及した拡散モデルで要求されるわずかな時間で高品質なサンプルを生成できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-19T09:48:07Z) - On Distillation of Guided Diffusion Models [94.95228078141626]
そこで本研究では,分類器を含まない誘導拡散モデルから抽出し易いモデルへ抽出する手法を提案する。
画素空間上で訓練された標準拡散モデルに対して,本手法は元のモデルに匹敵する画像を生成することができる。
遅延空間で訓練された拡散モデル(例えば、安定拡散)に対して、我々の手法は1から4段階のデノナイジングステップで高忠実度画像を生成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-06T18:03:56Z) - Denoising Diffusion Implicit Models [117.03720513930335]
DDPMと同様の訓練手順を施した反復的暗黙的確率モデルに対して,拡散暗黙モデル(DDIM)を提案する。
DDIMsは、DDPMsと比較して、壁面時間で10倍から50倍高速な高品質のサンプルを作成できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-06T06:15:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。