論文の概要: Improving the Training of Rectified Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20320v2
• Date: Tue, 08 Oct 2024 21:40:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:30:22.175735
• Title: Improving the Training of Rectified Flows
• Title（参考訳）: 凝固流の訓練の改善
• Authors: Sangyun Lee, Zinan Lin, Giulia Fanti,
• Abstract要約: 拡散モデルは画像生成とビデオ生成に大いに期待できるが、最先端モデルからのサンプリングには高コストの数値積分が必要である。 この問題に対処するための1つのアプローチは整流流であり、これは繰り返し、トランケーションエラーの影響を受けにくい滑らかなODEパスを学習する。 本研究は,NFEの低い環境下においても,改質流れを訓練するための改良手法を提案する。 改良された改質流は, 整合蒸留, 進行蒸留といった最先端蒸留法を1段階, 2段階で上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.652876697052156
• License:
• Abstract: Diffusion models have shown great promise for image and video generation, but sampling from state-of-the-art models requires expensive numerical integration of a generative ODE. One approach for tackling this problem is rectified flows, which iteratively learn smooth ODE paths that are less susceptible to truncation error. However, rectified flows still require a relatively large number of function evaluations (NFEs). In this work, we propose improved techniques for training rectified flows, allowing them to compete with \emph{knowledge distillation} methods even in the low NFE setting. Our main insight is that under realistic settings, a single iteration of the Reflow algorithm for training rectified flows is sufficient to learn nearly straight trajectories; hence, the current practice of using multiple Reflow iterations is unnecessary. We thus propose techniques to improve one-round training of rectified flows, including a U-shaped timestep distribution and LPIPS-Huber premetric. With these techniques, we improve the FID of the previous 2-rectified flow by up to 75\% in the 1 NFE setting on CIFAR-10. On ImageNet 64$\times$64, our improved rectified flow outperforms the state-of-the-art distillation methods such as consistency distillation and progressive distillation in both one-step and two-step settings and rivals the performance of improved consistency training (iCT) in FID. Code is available at https://github.com/sangyun884/rfpp.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは画像生成とビデオ生成に大いに期待できるが、最先端モデルからのサンプリングには高コストの数値積分が必要である。 この問題に対処するための1つのアプローチは整流流であり、これは繰り返し、トランケーションエラーの影響を受けにくい滑らかなODEパスを学習する。 しかし、修正フローには比較的多くの機能評価(NFE)が必要である。 そこで本研究では,NFEの低い環境下においても,改質流れの訓練技術の改善を図り,<emph{knowledge>蒸留法と競合する手法を提案する。 我々の主な洞察は、現実的な設定下では、修正されたフローをトレーニングするReflowアルゴリズムの1つのイテレーションは、ほぼ直線的な軌跡を学ぶのに十分であるということです。 そこで本研究では,U字型タイムステップ分布とLPIPS-Huberプレメトリックを含む整流流の一周訓練を改善する手法を提案する。 これらの手法により,CIFAR-10上の1 NFE設定において,従来の2整流流のFIDを最大75%改善する。 ImageNet 64$\times$64では、改良された修正フローは、一段階と二段階の両方において、一貫した蒸留や漸進的な蒸留といった最先端の蒸留方法よりも優れ、FIDにおける改善された整合性トレーニング(iCT)の性能に匹敵する。 コードはhttps://github.com/sangyun884/rfpp.comから入手できる。

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