論文の概要: Phased Consistency Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18407v1
• Date: Tue, 28 May 2024 17:47:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 17:20:57.766507
• Title: Phased Consistency Model
• Title（参考訳）: Phased Consistency Model
• Authors: Fu-Yun Wang, Zhaoyang Huang, Alexander William Bergman, Dazhong Shen, Peng Gao, Michael Lingelbach, Keqiang Sun, Weikang Bian, Guanglu Song, Yu Liu, Hongsheng Li, Xiaogang Wang,
• Abstract要約: 一貫性モデル(CM)は近年,拡散モデルの生成促進に大きく進展している。 しかし、遅延空間(LCM)における高解像度のテキスト条件画像生成への応用は、未だに不十分である。 本稿では、設計空間を一般化し、特定されたすべての制約に対処する位相整合モデル(PCM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.31766777570058
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The consistency model (CM) has recently made significant progress in accelerating the generation of diffusion models. However, its application to high-resolution, text-conditioned image generation in the latent space (a.k.a., LCM) remains unsatisfactory. In this paper, we identify three key flaws in the current design of LCM. We investigate the reasons behind these limitations and propose the Phased Consistency Model (PCM), which generalizes the design space and addresses all identified limitations. Our evaluations demonstrate that PCM significantly outperforms LCM across 1--16 step generation settings. While PCM is specifically designed for multi-step refinement, it achieves even superior or comparable 1-step generation results to previously state-of-the-art specifically designed 1-step methods. Furthermore, we show that PCM's methodology is versatile and applicable to video generation, enabling us to train the state-of-the-art few-step text-to-video generator. More details are available at https://g-u-n.github.io/projects/pcm/.
• Abstract（参考訳）: 一貫性モデル(CM)は近年,拡散モデルの生成促進に大きく進展している。 しかし、遅延空間(LCM)における高解像度のテキスト条件画像生成への応用は、未だに不十分である。 本稿では,LCMの現在の設計における3つの重要な欠陥を同定する。 これらの制約の背後にある理由を考察し、設計空間を一般化し、特定されたすべての制限に対処する位相整合モデル(PCM)を提案する。 評価の結果,PCMは1段階から16段階のステップ生成設定でLCMを著しく上回っていることがわかった。 PCMはマルチステップの改良のために特別に設計されているが、従来は最先端の1ステップで設計されていた方法よりも優れた、あるいは同等の1ステップ生成結果が得られる。 さらに,PCMの手法がビデオ生成に適用可能であることを示し,最先端のテキスト・ツー・ビデオ・ジェネレータを訓練することができることを示した。 詳細はhttps://g-u-n.github.io/projects/pcm/で確認できる。

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