論文の概要: A Closer Look at Time Steps is Worthy of Triple Speed-Up for Diffusion Model Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17403v2
• Date: Mon, 14 Oct 2024 13:40:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:04:08.349136
• Title: A Closer Look at Time Steps is Worthy of Triple Speed-Up for Diffusion Model Training
• Title（参考訳）: 時間ステップのクローズアップは拡散モデルトレーニングの3倍のスピードアップである
• Authors: Kai Wang, Mingjia Shi, Yukun Zhou, Zekai Li, Zhihang Yuan, Yuzhang Shang, Xiaojiang Peng, Hanwang Zhang, Yang You,
• Abstract要約: そこで本研究では,時間ステップの近さをベースとして,拡散モデル学習のための新しい高速化手法を提案する。 プラグアンドプレイでアーキテクチャに依存しないアプローチとして、SpeeDは、さまざまな拡散アーキテクチャ、データセット、タスクにわたる3回のアクセラレーションを一貫して達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.93563224892207
• License:
• Abstract: Training diffusion models is always a computation-intensive task. In this paper, we introduce a novel speed-up method for diffusion model training, called, which is based on a closer look at time steps. Our key findings are: i) Time steps can be empirically divided into acceleration, deceleration, and convergence areas based on the process increment. ii) These time steps are imbalanced, with many concentrated in the convergence area. iii) The concentrated steps provide limited benefits for diffusion training. To address this, we design an asymmetric sampling strategy that reduces the frequency of steps from the convergence area while increasing the sampling probability for steps from other areas. Additionally, we propose a weighting strategy to emphasize the importance of time steps with rapid-change process increments. As a plug-and-play and architecture-agnostic approach, SpeeD consistently achieves 3-times acceleration across various diffusion architectures, datasets, and tasks. Notably, due to its simple design, our approach significantly reduces the cost of diffusion model training with minimal overhead. Our research enables more researchers to train diffusion models at a lower cost.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルの訓練は常に計算集約的なタスクである。 本稿では,時間ステップをよく見ることに基づく,拡散モデル学習のための新しい高速化手法を提案する。 私たちの主要な発見は次のとおりです。 一 プロセス増分に基づいて、タイムステップを加速、減速及び収束領域に経験的に分割することができる。 二 これらの時間段階は不均衡であり、多くは収束領域に集中している。 三 集中した段階が拡散訓練に限られた利益をもたらすこと。 そこで本研究では,他の領域からのステップのサンプリング確率を高めつつ,収束領域からのステップの頻度を減少させる非対称サンプリング戦略を設計する。 さらに,急激なプロセス増加を伴う時間ステップの重要性を強調する重み付け戦略を提案する。 プラグアンドプレイでアーキテクチャに依存しないアプローチとして、SpeeDは、さまざまな拡散アーキテクチャ、データセット、タスクをまたいだ3回のアクセラレーションを一貫して達成している。 特に,本手法は単純設計のため,最小限のオーバーヘッドで拡散モデルトレーニングのコストを大幅に削減する。 我々の研究は、より多くの研究者がより低コストで拡散モデルを訓練することを可能にする。

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