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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08709v3
• Date: Thu, 10 Apr 2025 07:40:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 15:12:48.588851
• 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: 「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。 損失関数により、混合モデルは、次元相関を学習することで、そのような多くのステップの従来のモデルをほんの数ステップに蒸留することができる。 その結果、画像領域と言語領域をまたいだ事前学習した離散拡散モデルの蒸留における提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.078500510691747
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Diffusion models have demonstrated exceptional performances in various fields of generative modeling, but suffer from slow sampling speed due to their iterative nature. While this issue is being addressed in continuous domains, discrete diffusion models face unique challenges, particularly in capturing dependencies between elements (e.g., pixel relationships in image, sequential dependencies in language) mainly due to the computational cost of processing high-dimensional joint distributions. In this paper, (i) we propose "mixture" models for discrete diffusion that are capable of treating dimensional correlations while remaining scalable, and (ii) we provide a set of loss functions for distilling the iterations of existing models. Two primary theoretical insights underpin our approach: First, conventional models with element-wise independence can well approximate the data distribution, but essentially require {\it many sampling steps}. Second, our loss functions enable the mixture models to distill such many-step conventional models into just a few steps by learning the dimensional correlations. Our experimental results show the effectiveness of the proposed method in distilling pretrained discrete diffusion models across image and language domains. The code used in the paper is available at https://github.com/sony/di4c .
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、生成モデリングの様々な分野で例外的な性能を示してきたが、反復的な性質のためにサンプリング速度が遅い。 この問題は連続的な領域で解決されているが、離散拡散モデルは、特に高次元の関節分布を処理する計算コストのために、要素間の依存関係(例えば、画像上のピクセル関係、言語におけるシーケンシャルな依存関係)をキャプチャする際、独特な課題に直面している。 本項で述べる。 一 拡張性を維持しながら次元相関を扱える離散拡散のための混合モデルを提案する。 (II)既存のモデルの反復を蒸留するための損失関数のセットを提供する。 まず、要素独立性を持つ従来のモデルは、データ分布をうまく近似することができるが、基本的には多くのサンプリングステップを必要とする。 第二に、損失関数により、これらの混合モデルにより、次元相関を学習することで、そのような多くのステップの従来のモデルをほんの数ステップに蒸留することができる。 実験により,画像領域と言語領域をまたいだ事前学習した離散拡散モデルの蒸留において,提案手法の有効性が示された。 論文で使用されたコードはhttps://github.com/sony/di4c で公開されている。

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