論文の概要: Step Saver: Predicting Minimum Denoising Steps for Diffusion Model Image Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02054v1
- Date: Sun, 4 Aug 2024 15:01:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-06 15:25:25.450519
- Title: Step Saver: Predicting Minimum Denoising Steps for Diffusion Model Image Generation
- Title（参考訳）: ステップセーバー:拡散モデル画像生成のための最小デノイングステップを予測する
- Authors: Jean Yu, Haim Barad,
- Abstract要約: 本稿では,任意のテキストプロンプトに必要な最小ステップ数を決定するために,革新的なNLPモデルを提案する。
Diffusionモデルとシームレスに動作するように設計されており、可能な限り短時間で画像が優れた品質で生成されることを保証している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6906005491572401
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we introduce an innovative NLP model specifically fine-tuned to determine the minimal number of denoising steps required for any given text prompt. This advanced model serves as a real-time tool that recommends the ideal denoise steps for generating high-quality images efficiently. It is designed to work seamlessly with the Diffusion model, ensuring that images are produced with superior quality in the shortest possible time. Although our explanation focuses on the DDIM scheduler, the methodology is adaptable and can be applied to various other schedulers like Euler, Euler Ancestral, Heun, DPM2 Karras, UniPC, and more. This model allows our customers to conserve costly computing resources by executing the fewest necessary denoising steps to achieve optimal quality in the produced images.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,任意のテキストプロンプトに必要な最小ステップ数を決定するために,特に微調整された革新的なNLPモデルを提案する。
この高度なモデルはリアルタイムツールとして機能し、高品質な画像を効率よく生成するための理想的な装飾ステップを推奨する。
Diffusionモデルとシームレスに動作するように設計されており、可能な限り短時間で画像が優れた品質で生成されることを保証している。
本説明はDDIMスケジューラに焦点を当てているが,本手法は適用可能であり,Euler, Euler Ancestral, Heun, DPM2 Karras, UniPCなどのスケジューラにも適用可能である。
このモデルにより、顧客は、生成した画像の最適な品質を達成するために必要な最小限のデノナイズステップを実行することで、コストの高い計算資源を保存できる。
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