論文の概要: Distillation of Discrete Diffusion through Dimensional Correlations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08709v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 10:53:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 22:25:15.592652
• Title: Distillation of Discrete Diffusion through Dimensional Correlations
• Title（参考訳）: 次元相関による離散拡散の蒸留
• Authors: Satoshi Hayakawa, Yuhta Takida, Masaaki Imaizumi, Hiromi Wakaki, Yuki Mitsufuji,
• Abstract要約: 離散拡散における「ミクチャー」モデルは、拡張性を維持しながら次元相関を扱える。 CIFAR-10データセットで事前学習した連続時間離散拡散モデルを蒸留することにより,提案手法が実際に動作することを実証的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.078500510691747
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models have demonstrated exceptional performances in various fields of generative modeling. While they often outperform competitors including VAEs and GANs in sample quality and diversity, they suffer from slow sampling speed due to their iterative nature. Recently, distillation techniques and consistency models are mitigating this issue in continuous domains, but discrete diffusion models have some specific challenges towards faster generation. Most notably, in the current literature, correlations between different dimensions (pixels, locations) are ignored, both by its modeling and loss functions, due to computational limitations. In this paper, we propose "mixture" models in discrete diffusion that are capable of treating dimensional correlations while remaining scalable, and we provide a set of loss functions for distilling the iterations of existing models. Two primary theoretical insights underpin our approach: first, that dimensionally independent models can well approximate the data distribution if they are allowed to conduct many sampling steps, and second, that our loss functions enables mixture models to distill such many-step conventional models into just a few steps by learning the dimensional correlations. We empirically demonstrate that our proposed method for discrete diffusions work in practice, by distilling a continuous-time discrete diffusion model pretrained on the CIFAR-10 dataset.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、生成モデリングの様々な分野において例外的な性能を示した。 VAEやGANといった競合製品よりも、サンプルの品質と多様性が優れているが、反復的な性質のためサンプリング速度が遅い。 近年、蒸留技術と整合性モデルは連続領域においてこの問題を緩和しているが、離散拡散モデルはより高速な生成にいくつかの特別な課題を持っている。 特に、現在の文献では、異なる次元(ピクセル、位置)間の相関は、そのモデリングと損失関数によって無視される。 本稿では,拡張性を維持しながら次元相関を扱える離散拡散の混合モデルを提案し,既存のモデルの繰り返しを蒸留する損失関数のセットを提供する。 第一に、次元独立モデルが多くのサンプリングステップを実行することを許された場合、データ分布をうまく近似できるし、第二に、損失関数は、そのような多くのステップの従来のモデルを、次元相関を学習することで、わずか数ステップで蒸留することができる。 CIFAR-10データセットで事前学習した連続時間離散拡散モデルを蒸留することにより,提案手法が実際に動作することを実証的に実証した。

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