論文の概要: Training-Free Adaptive Diffusion with Bounded Difference Approximation Strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09873v1
• Date: Sun, 13 Oct 2024 15:19:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 04:23:08.580065
• Title: Training-Free Adaptive Diffusion with Bounded Difference Approximation Strategy
• Title（参考訳）: 差分近似による学習自由適応拡散
• Authors: Hancheng Ye, Jiakang Yuan, Renqiu Xia, Xiangchao Yan, Tao Chen, Junchi Yan, Botian Shi, Bo Zhang,
• Abstract要約: 雑音発生過程における雑音予測のステップを削減するための適応拡散法を提案する。 提案手法は, 最大25倍の速度アップを達成し, 元の処理と同一の処理結果を生成するとともに, デノナイズ処理を著しく高速化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.09909260046396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have recently achieved great success in the synthesis of high-quality images and videos. However, the existing denoising techniques in diffusion models are commonly based on step-by-step noise predictions, which suffers from high computation cost, resulting in a prohibitive latency for interactive applications. In this paper, we propose AdaptiveDiffusion to relieve this bottleneck by adaptively reducing the noise prediction steps during the denoising process. Our method considers the potential of skipping as many noise prediction steps as possible while keeping the final denoised results identical to the original full-step ones. Specifically, the skipping strategy is guided by the third-order latent difference that indicates the stability between timesteps during the denoising process, which benefits the reusing of previous noise prediction results. Extensive experiments on image and video diffusion models demonstrate that our method can significantly speed up the denoising process while generating identical results to the original process, achieving up to an average 2~5x speedup without quality degradation.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは近年、高品質の画像やビデオの合成において大きな成功を収めている。 しかし、拡散モデルにおける既存のデノナイジング手法は、通常、高い計算コストに悩まされるステップバイステップノイズ予測に基づいており、対話型アプリケーションでは禁止的な遅延が生じる。 本稿では,このボトルネックを解消するための適応拡散法を提案する。 本手法は,従来の全ステップと同一のノイズ予測結果を維持しつつ,可能な限り多くのノイズ予測ステップをスキップする可能性を考察する。 具体的には, 従来の騒音予測結果の再利用に有効である, 騒音発生過程における時間ステップ間の安定性を示す3次潜時差によって, スキップ戦略を導出する。 画像とビデオの拡散モデルによる大規模な実験により,本手法は劣化を伴わない平均2～5倍の速度アップを実現し,デノナイズ処理を著しく高速化できることを示した。

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