Fugu-MT 論文翻訳(概要): LinFusion: 1 GPU, 1 Minute, 16K Image

論文の概要: LinFusion: 1 GPU, 1 Minute, 16K Image

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02097v3
Date: Thu, 17 Oct 2024 08:09:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-07 23:56:04.302395
Title: LinFusion: 1 GPU, 1 Minute, 16K Image
Title（参考訳）: LinFusion:1GPU、1分、16K画像
Authors: Songhua Liu, Weihao Yu, Zhenxiong Tan, Xinchao Wang,
Abstract要約: 我々は,広く普及している線形トークンミキサーの低ランク近似を導入する。蒸留したLinFusionは,元のSDと同等以上の性能を示す。 SD-v1.5、SD-v2.1、SD-XLの実験は、LinFusionが良好なゼロショットクロスレゾリューション生成を可能にすることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 71.44735417472043
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Modern diffusion models, particularly those utilizing a Transformer-based UNet for denoising, rely heavily on self-attention operations to manage complex spatial relationships, thus achieving impressive generation performance. However, this existing paradigm faces significant challenges in generating high-resolution visual content due to its quadratic time and memory complexity with respect to the number of spatial tokens. To address this limitation, we aim at a novel linear attention mechanism as an alternative in this paper. Specifically, we begin our exploration from recently introduced models with linear complexity, e.g., Mamba2, RWKV6, Gated Linear Attention, etc, and identify two key features--attention normalization and non-causal inference--that enhance high-resolution visual generation performance. Building on these insights, we introduce a generalized linear attention paradigm, which serves as a low-rank approximation of a wide spectrum of popular linear token mixers. To save the training cost and better leverage pre-trained models, we initialize our models and distill the knowledge from pre-trained StableDiffusion (SD). We find that the distilled model, termed LinFusion, achieves performance on par with or superior to the original SD after only modest training, while significantly reducing time and memory complexity. Extensive experiments on SD-v1.5, SD-v2.1, and SD-XL demonstrate that LinFusion enables satisfactory and efficient zero-shot cross-resolution generation, accommodating ultra-resolution images like 16K on a single GPU. Moreover, it is highly compatible with pre-trained SD components and pipelines, such as ControlNet, IP-Adapter, DemoFusion, DistriFusion, etc, requiring no adaptation efforts. Codes are available at https://github.com/Huage001/LinFusion.
Abstract（参考訳）: 現代の拡散モデル、特にトランスフォーマーベースのUNetをデノナイズするために利用するモデルは、複雑な空間関係を管理するための自己注意操作に大きく依存しているため、印象的な生成性能が得られる。しかし、この既存のパラダイムは、空間トークンの数に関して2次時間とメモリの複雑さのために、高解像度の視覚コンテンツを生成する上で大きな課題に直面している。この制限に対処するために,本論文では,新たな線形注意機構を提案する。具体的には、最近導入された線形複雑性モデルであるMamba2、RWKV6、Gated Linear Attention等から探索を開始し、高分解能な視覚生成性能を向上するアテンション正規化と非因果推論という2つの重要な特徴を同定する。これらの知見に基づいて、一般化された線形アテンションパラダイムを導入し、広く普及している線形トークンミキサーの低ランク近似として機能する。トレーニングコストの削減と事前学習モデルの改善を目的として,本モデルの初期化と,事前学習されたStableDiffusion (SD) からの知識の抽出を行った。蒸留モデルであるLinFusionは, 学習時間とメモリの複雑さを著しく低減しつつ, 従来のSDと同等以上の性能を実現していることがわかった。 SD-v1.5、SD-v2.1、SD-XLの大規模な実験により、LinFusionは1つのGPU上で16Kのような超高解像度画像を調整して、良好なゼロショットのクロスレゾリューション生成を可能にすることを示した。さらに、プリトレーニング済みのSDコンポーネントやパイプライン(ControlNet、IP-Adapter、DemoFusion、DistriFusionなど)との互換性も高く、適応作業は不要である。コードはhttps://github.com/Huage001/LinFusion.comで入手できる。

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