論文の概要: Presto! Distilling Steps and Layers for Accelerating Music Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05167v1
• Date: Mon, 7 Oct 2024 16:24:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 23:49:12.327088
• Title: Presto! Distilling Steps and Layers for Accelerating Music Generation
• Title（参考訳）: Presto! - 音楽生成の高速化のためのステップとレイヤー
• Authors: Zachary Novack, Ge Zhu, Jonah Casebeer, Julian McAuley, Taylor Berg-Kirkpatrick, Nicholas J. Bryan,
• Abstract要約: Presto!は、スコアベースの拡散変換器の推論加速度に対するアプローチである。 拡散モデルのEDM-ファミリーのための新しいスコアベース分布マッチング蒸留法(DMD)を開発した。 工程当たりのコストを削減するため,最近の層蒸留法において,単純だが強力な改良が加えられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.34961693154768
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite advances in diffusion-based text-to-music (TTM) methods, efficient, high-quality generation remains a challenge. We introduce Presto!, an approach to inference acceleration for score-based diffusion transformers via reducing both sampling steps and cost per step. To reduce steps, we develop a new score-based distribution matching distillation (DMD) method for the EDM-family of diffusion models, the first GAN-based distillation method for TTM. To reduce the cost per step, we develop a simple, but powerful improvement to a recent layer distillation method that improves learning via better preserving hidden state variance. Finally, we combine our step and layer distillation methods together for a dual-faceted approach. We evaluate our step and layer distillation methods independently and show each yield best-in-class performance. Our combined distillation method can generate high-quality outputs with improved diversity, accelerating our base model by 10-18x (230/435ms latency for 32 second mono/stereo 44.1kHz, 15x faster than comparable SOTA) -- the fastest high-quality TTM to our knowledge. Sound examples can be found at https://presto-music.github.io/web/.
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づくテキスト・ツー・ミュージック(TTM)手法の進歩にもかかわらず、効率的で高品質な生成は依然として課題である。 サンプリングステップと1ステップあたりのコストの両方を削減し,スコアベース拡散変圧器の推論高速化手法であるPresto!を導入する。 そこで我々は, 拡散モデルのEDM-ファミリーのための新しいスコアベース分散マッチング蒸留法 (DMD) を開発した。 工程当たりのコストを削減するため, 隠れ状態の分散をよく保ち, 学習を改善するため, 最近の層蒸留法を改良した。 最後に, 段差蒸留法と層差蒸留法を併用し, 二重面法を提案する。 ステップおよび層蒸留法を独立に評価し,各収率の最高性能を示す。 混合蒸留法により, 高品質のTTMを10-18x(32秒のモノ/ステレオ44.1kHzで230/435msレイテンシ, 同等のSOTAより15倍高速)で生成できる。 音の例はhttps://presto-music.github.io/web/.com/にある。

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