論文の概要: SlimFlow: Training Smaller One-Step Diffusion Models with Rectified Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12718v1
• Date: Wed, 17 Jul 2024 16:38:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 16:26:03.941563
• Title: SlimFlow: Training Smaller One-Step Diffusion Models with Rectified Flow
• Title（参考訳）: SlimFlow: より小さな1ステップ拡散モデル
• Authors: Yuanzhi Zhu, Xingchao Liu, Qiang Liu,
• Abstract要約: 我々は, 強力な整流フローフレームワークに基づく, 小型かつ効率的な1ステップ拡散モデルを構築した。 我々は、FIDが5.02と15.7Mの1ステップ拡散モデルを訓練し、従来の最先端1ステップ拡散モデルよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.213303324584906
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models excel in high-quality generation but suffer from slow inference due to iterative sampling. While recent methods have successfully transformed diffusion models into one-step generators, they neglect model size reduction, limiting their applicability in compute-constrained scenarios. This paper aims to develop small, efficient one-step diffusion models based on the powerful rectified flow framework, by exploring joint compression of inference steps and model size. The rectified flow framework trains one-step generative models using two operations, reflow and distillation. Compared with the original framework, squeezing the model size brings two new challenges: (1) the initialization mismatch between large teachers and small students during reflow; (2) the underperformance of naive distillation on small student models. To overcome these issues, we propose Annealing Reflow and Flow-Guided Distillation, which together comprise our SlimFlow framework. With our novel framework, we train a one-step diffusion model with an FID of 5.02 and 15.7M parameters, outperforming the previous state-of-the-art one-step diffusion model (FID=6.47, 19.4M parameters) on CIFAR10. On ImageNet 64$\times$64 and FFHQ 64$\times$64, our method yields small one-step diffusion models that are comparable to larger models, showcasing the effectiveness of our method in creating compact, efficient one-step diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは高品質な生成では優れているが、反復サンプリングによる推論が遅い。 最近の手法は拡散モデルをワンステップジェネレータに変換することに成功したが、モデルサイズ削減を無視し、計算制約のあるシナリオで適用性を制限する。 本稿では,推論ステップとモデルサイズの共同圧縮を探索し,強力な整流フローの枠組みに基づく小型かつ効率的な1段階拡散モデルの構築を目的とする。 修正フローフレームワークは、リフローと蒸留という2つの操作を使用して、一段階の生成モデルを訓練する。 原型フレームワークと比較して,モデルサイズを絞った場合,(1)大学生と小学生のリフローにおける初期化ミスマッチ,(2)小学生モデルにおけるナイーブ蒸留の過小評価,という2つの新たな課題が生じる。 これらの問題を克服するために、私たちはSlimFlowフレームワークを構成するAnnealing ReflowとFlow-Guided Distillationを提案します。 CIFAR10の1段階拡散モデル(FID=6.47, 19.4Mパラメータ)よりも優れたFIDと15.7Mパラメータのワンステップ拡散モデルをトレーニングした。 ImageNet 64$\times$64 と FFHQ 64$\times$64 では,より大規模なモデルに匹敵する小さな1ステップ拡散モデルが得られる。

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