論文の概要: Adversarial Score identity Distillation: Rapidly Surpassing the Teacher in One Step

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14919v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 16:36:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:58:38.908542
• Title: Adversarial Score identity Distillation: Rapidly Surpassing the Teacher in One Step
• Title（参考訳）: 対人スコア・アイデンティティ・蒸留 : 1ステップで教師を追い越す
• Authors: Mingyuan Zhou, Huangjie Zheng, Yi Gu, Zhendong Wang, Hai Huang,
• Abstract要約: 生成品質と蒸留効率を向上させるSiDA(SiD with Adversarial Loss)を導入する。 SiDAは、ピクセルベースのSiD損失にGPUバッチ当たりの平均的な「フェイクネス」を組み込んでおり、SiDAは1ステップのジェネレータをスクラッチから蒸留するか、既存のものを微調整することで蒸留することができる。 その結果,EDM2-XSは2.156点,EDM2-Sは1.669点,EMM2-Mは1.488点,EMM2-Lは1.465点のFIDスコアが得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.53013367995325
• License:
• Abstract: Score identity Distillation (SiD) is a data-free method that has achieved state-of-the-art performance in image generation by leveraging only a pretrained diffusion model, without requiring any training data. However, the ultimate performance of SiD is constrained by the accuracy with which the pretrained model captures the true data scores at different stages of the diffusion process. In this paper, we introduce SiDA (SiD with Adversarial Loss), which not only enhances generation quality but also improves distillation efficiency by incorporating real images and adversarial loss. SiDA utilizes the encoder from the generator's score network as a discriminator, boosting its ability to distinguish between real images and those generated by SiD. The adversarial loss is batch-normalized within each GPU and then combined with the original SiD loss. This integration effectively incorporates the average "fakeness" per GPU batch into the pixel-based SiD loss, enabling SiDA to distill a single-step generator either from scratch or by fine-tuning an existing one. SiDA converges significantly faster than its predecessor when trained from scratch, and swiftly improves upon the original model's performance after an initial warmup period during fine-tuning from a pre-distilled SiD generator. This one-step adversarial distillation method establishes new benchmarks in generation performance when distilling EDM diffusion models pretrained on CIFAR-10 (32x32) and ImageNet (64x64), achieving FID score of 1.110 on ImageNet 64x64. It sets record-low FID scores when distilling EDM2 models trained on ImageNet (512x512), surpassing even the largest teacher model, EDM2-XXL. Our SiDA's results record FID scores of 2.156 for EDM2-XS, 1.669 for EDM2-S, 1.488 for EDM2-M, and 1.465 for EDM2-L, demonstrating significant improvements across all model sizes. Our open-source code will be integrated into the SiD codebase.
• Abstract（参考訳）: スコアアイデンティティ蒸留(Score Identity Distillation, SiD)は、トレーニングデータを必要としない事前学習拡散モデルのみを活用することにより、画像生成における最先端の性能を達成したデータフリー手法である。 しかし、SiDの最終的な性能は、事前訓練されたモデルが拡散過程の異なる段階で真のデータスコアをキャプチャする精度によって制約される。 本稿では,SiDA(SiD with Adversarial Loss)を紹介する。SiDは生成品質を向上するだけでなく,実画像と逆損失を取り入れることで蒸留効率を向上させる。 SiDAは、ジェネレータのスコアネットワークからのエンコーダを識別器として利用し、実際の画像とSiDによって生成されたものを識別する能力を向上する。 逆損失は各GPU内でバッチ正規化され、元のSiD損失と組み合わせられる。 この統合により、GPUバッチ当たりの平均的な"フェイクネス"をピクセルベースのSiD損失に効果的に組み込むことができ、SiDAは1ステップのジェネレータをスクラッチから、あるいは既存のものを微調整することで、蒸留することができる。 SiDAは、スクラッチから訓練された場合、前者よりもかなり早く収束し、前処理したSiDジェネレータの微調整中に最初のウォームアップ期間後に、元のモデルの性能を迅速に改善する。 CIFAR-10 (32x32) と ImageNet (64x64) で事前訓練されたEDM拡散モデルを蒸留し、画像Net 64x64 で FID スコアが 1.110 に達すると、その生成性能の新たなベンチマークが確立される。 ImageNet(512x512)でトレーニングされたEDM2モデルを蒸留すると、最大の教師モデルであるEDM2-XXLよりも低いFIDスコアが設定される。 SDAの結果,EDM2-XSは2.156点,EDM2-Sは1.669点,EMM2-Mは1.488点,EMM2-Lは1.465点のFIDスコアを記録した。 私たちのオープンソースコードは、SiDコードベースに統合されます。

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