論文の概要: CollaFuse: Collaborative Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14429v2
- Date: Sun, 27 Oct 2024 12:42:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-29 12:19:05.794365
- Title: CollaFuse: Collaborative Diffusion Models
- Title（参考訳）: CollaFuse: コラボレーション拡散モデル
- Authors: Simeon Allmendinger, Domenique Zipperling, Lukas Struppek, Niklas Kühl,
- Abstract要約: 分割学習に触発された分散協調拡散モデルに対する新しいアプローチを提案する。
本手法は,画像合成におけるクライアントの計算負担を軽減するとともに,拡散モデルの協調学習を容易にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.331052581441263
- License:
- Abstract: In the landscape of generative artificial intelligence, diffusion-based models have emerged as a promising method for generating synthetic images. However, the application of diffusion models poses numerous challenges, particularly concerning data availability, computational requirements, and privacy. Traditional approaches to address these shortcomings, like federated learning, often impose significant computational burdens on individual clients, especially those with constrained resources. In response to these challenges, we introduce a novel approach for distributed collaborative diffusion models inspired by split learning. Our approach facilitates collaborative training of diffusion models while alleviating client computational burdens during image synthesis. This reduced computational burden is achieved by retaining data and computationally inexpensive processes locally at each client while outsourcing the computationally expensive processes to shared, more efficient server resources. Through experiments on the common CelebA dataset, our approach demonstrates enhanced privacy by reducing the necessity for sharing raw data. These capabilities hold significant potential across various application areas, including the design of edge computing solutions. Thus, our work advances distributed machine learning by contributing to the evolution of collaborative diffusion models.
- Abstract（参考訳）: 生成人工知能の分野では、拡散モデルが合成画像を生成するための有望な方法として登場した。
しかし、拡散モデルの適用には、特にデータ可用性、計算要求、プライバシに関する多くの課題が生じる。
連合学習のようなこれらの欠点に対処する伝統的なアプローチは、個々のクライアント、特に制約のあるリソースに重大な計算負担を課すことが多い。
これらの課題に対応するために,分割学習に着想を得た分散協調拡散モデルを提案する。
本手法は,画像合成におけるクライアントの計算負担を軽減するとともに,拡散モデルの協調学習を容易にする。
この削減された計算負担は、計算コストの高いプロセスを共有で効率的なサーバリソースにアウトソーシングしながら、各クライアントにローカルにデータと計算コストのかかるプロセスを保持することで達成される。
一般的なCelebAデータセットの実験を通じて,本手法は生データ共有の必要性を低減し,プライバシーの向上を実証する。
これらの機能は、エッジコンピューティングソリューションの設計など、さまざまなアプリケーション分野において大きな可能性を秘めている。
このように、我々の研究は、協調拡散モデルの進化に寄与することにより、分散機械学習を進歩させる。
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