論文の概要: Beta Sampling is All You Need: Efficient Image Generation Strategy for Diffusion Models using Stepwise Spectral Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12173v1
- Date: Tue, 16 Jul 2024 20:53:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-18 19:08:36.758795
- Title: Beta Sampling is All You Need: Efficient Image Generation Strategy for Diffusion Models using Stepwise Spectral Analysis
- Title（参考訳）: ベータサンプリングは必要なすべて:ステップワイド分光分析を用いた拡散モデルのための効率的な画像生成戦略
- Authors: Haeil Lee, Hansang Lee, Seoyeon Gye, Junmo Kim,
- Abstract要約: 拡散過程の画像スペクトル解析に基づく効率的な時間ステップサンプリング法を提案する。
従来の均一分布に基づく時間ステップサンプリングの代わりに,ベータ分布のようなサンプリング手法を導入する。
我々の仮説では、あるステップは画像の内容に大きな変化を示すが、他のステップは最小限に寄与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.02829139522153
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Generative diffusion models have emerged as a powerful tool for high-quality image synthesis, yet their iterative nature demands significant computational resources. This paper proposes an efficient time step sampling method based on an image spectral analysis of the diffusion process, aimed at optimizing the denoising process. Instead of the traditional uniform distribution-based time step sampling, we introduce a Beta distribution-like sampling technique that prioritizes critical steps in the early and late stages of the process. Our hypothesis is that certain steps exhibit significant changes in image content, while others contribute minimally. We validated our approach using Fourier transforms to measure frequency response changes at each step, revealing substantial low-frequency changes early on and high-frequency adjustments later. Experiments with ADM and Stable Diffusion demonstrated that our Beta Sampling method consistently outperforms uniform sampling, achieving better FID and IS scores, and offers competitive efficiency relative to state-of-the-art methods like AutoDiffusion. This work provides a practical framework for enhancing diffusion model efficiency by focusing computational resources on the most impactful steps, with potential for further optimization and broader application.
- Abstract（参考訳）: 生成拡散モデルは高品質な画像合成のための強力なツールとして登場してきたが、その反復性は重要な計算資源を必要とする。
本稿では,拡散過程の画像スペクトル分析に基づく効率的な時間ステップサンプリング手法を提案する。
従来の均一な分散ベースのタイムステップサンプリングの代わりに、プロセスの初期段階と後期において重要なステップを優先する、ベータディストリビューションのようなサンプリング技術を導入します。
我々の仮説では、あるステップは画像の内容に大きな変化を示すが、他のステップは最小限に寄与する。
フーリエ変換を用いて各ステップの周波数応答変化を計測し, 早期の低周波変化と, その後の高周波調整について検証した。
ADMとStable Diffusionを用いた実験では、ベータサンプリング法は一貫して一様サンプリングよりも優れ、FIDとISスコアが向上し、AutoDiffusionのような最先端の手法と比較して競争効率が向上することを示した。
この研究は、計算資源を最も影響の大きいステップに集中させることで拡散モデルの効率を高めるための実践的なフレームワークを提供し、さらなる最適化とより広範な応用の可能性を秘めている。
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