論文の概要: Multistep Distillation of Diffusion Models via Moment Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04103v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 14:20:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 14:40:14.308530
• Title: Multistep Distillation of Diffusion Models via Moment Matching
• Title（参考訳）: モーメントマッチングによる拡散モデルの多段階蒸留
• Authors: Tim Salimans, Thomas Mensink, Jonathan Heek, Emiel Hoogeboom,
• Abstract要約: 本稿では,拡散モデルをより高速にサンプル化するための新しい手法を提案する。 本手法は,クリーンデータの条件付き期待値に適合して,多段階拡散モデルを数段階モデルに蒸留する。 我々は、Imagenetデータセット上で、最先端の新たな結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.235113968156433
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present a new method for making diffusion models faster to sample. The method distills many-step diffusion models into few-step models by matching conditional expectations of the clean data given noisy data along the sampling trajectory. Our approach extends recently proposed one-step methods to the multi-step case, and provides a new perspective by interpreting these approaches in terms of moment matching. By using up to 8 sampling steps, we obtain distilled models that outperform not only their one-step versions but also their original many-step teacher models, obtaining new state-of-the-art results on the Imagenet dataset. We also show promising results on a large text-to-image model where we achieve fast generation of high resolution images directly in image space, without needing autoencoders or upsamplers.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,拡散モデルをより高速にサンプル化するための新しい手法を提案する。 本手法は, サンプリング軌道に沿ったノイズデータから得られたクリーンデータの条件付き期待値とを一致させて, 多段階拡散モデルを数段階モデルに蒸留する。 提案手法は,最近提案された一段階法を多段階に拡張し,これらの手法をモーメントマッチングの観点で解釈することで,新たな視点を提供する。 最大8ステップのサンプリングを行うことで、1ステップバージョンだけでなく、元の多ステップ教師モデルよりも優れた蒸留モデルを取得し、Imagenetデータセット上で新しい最先端結果を得る。 また、オートエンコーダやアップサンプラーを必要とせず、画像空間で高解像度画像を高速に生成する大規模テキスト・画像モデルに有望な結果を示す。

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