論文の概要: A-SDM: Accelerating Stable Diffusion through Model Assembly and Feature Inheritance Strategies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00210v2
- Date: Tue, 4 Jun 2024 14:26:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 08:13:57.178601
- Title: A-SDM: Accelerating Stable Diffusion through Model Assembly and Feature Inheritance Strategies
- Title(参考訳): A-SDM:モデルアセンブリと特徴継承戦略による安定拡散の加速
- Authors: Jinchao Zhu, Yuxuan Wang, Siyuan Pan, Pengfei Wan, Di Zhang, Gao Huang,
- Abstract要約: 安定拡散モデルは、テキスト・ツー・イメージ(T2I)と画像・ツー・イメージ(I2I)生成のための一般的かつ効果的なモデルである。
本研究では、SDMにおける冗長計算の削減と、チューニング不要とチューニング不要の両方の手法によるモデルの最適化に焦点をあてる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 51.7643024367548
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Stable Diffusion Model (SDM) is a prevalent and effective model for text-to-image (T2I) and image-to-image (I2I) generation. Despite various attempts at sampler optimization, model distillation, and network quantification, these approaches typically maintain the original network architecture. The extensive parameter scale and substantial computational demands have limited research into adjusting the model architecture. This study focuses on reducing redundant computation in SDM and optimizes the model through both tuning and tuning-free methods. 1) For the tuning method, we design a model assembly strategy to reconstruct a lightweight model while preserving performance through distillation. Second, to mitigate performance loss due to pruning, we incorporate multi-expert conditional convolution (ME-CondConv) into compressed UNets to enhance network performance by increasing capacity without sacrificing speed. Third, we validate the effectiveness of the multi-UNet switching method for improving network speed. 2) For the tuning-free method, we propose a feature inheritance strategy to accelerate inference by skipping local computations at the block, layer, or unit level within the network structure. We also examine multiple sampling modes for feature inheritance at the time-step level. Experiments demonstrate that both the proposed tuning and the tuning-free methods can improve the speed and performance of the SDM. The lightweight model reconstructed by the model assembly strategy increases generation speed by $22.4%$, while the feature inheritance strategy enhances the SDM generation speed by $40.0%$.
- Abstract(参考訳): 安定拡散モデル (SDM) はテキスト・トゥ・イメージ (T2I) と画像・ツー・イメージ (I2I) 生成のための一般的かつ効果的なモデルである。
サンプル最適化、モデル蒸留、ネットワーク量子化の様々な試みにもかかわらず、これらのアプローチは典型的には元のネットワークアーキテクチャを維持している。
広範なパラメータスケールとかなりの計算要求により、モデルアーキテクチャの調整に関する研究は限られている。
本研究では,SDMにおける冗長計算の削減に焦点をあて,チューニング不要とチューニング不要の両方の手法を用いてモデルを最適化する。
1) 本手法では, 蒸留により性能を保ちつつ, 軽量モデルを再構築するためのモデル組立戦略を設計する。
第2に, プレニングによる性能低下を軽減するため, 圧縮ユニセットにマルチエキスパート条件付き畳み込み(ME-CondConv)を導入し, 速度を犠牲にすることなく, ネットワーク性能を向上させる。
第3に,ネットワーク速度向上のためのマルチUNet切替方式の有効性を検証する。
2)チューニング不要な手法では,ネットワーク構造内のブロック,層,単位レベルの局所計算をスキップすることで,推論を高速化する機能継承戦略を提案する。
また、時間段階における特徴継承のための複数のサンプリングモードについても検討する。
実験により,提案手法とチューニング不要手法の両方がSDMの高速化と性能向上を図っている。
モデル組立戦略によって再構成された軽量モデルは、生成速度を22.4%高め、特徴継承戦略はSDM生成速度を40.0%高めにする。
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