論文の概要: Fast constrained sampling in pre-trained diffusion models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18804v2
• Date: Mon, 07 Apr 2025 19:36:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 14:46:26.504077
• Title: Fast constrained sampling in pre-trained diffusion models
• Title（参考訳）: 事前学習拡散モデルにおける高速拘束サンプリング
• Authors: Alexandros Graikos, Nebojsa Jojic, Dimitris Samaras,
• Abstract要約: 任意の制約下で高速かつ高品質な生成を可能にするアルゴリズムを提案する。 推測中、ノイズの多い画像上で計算された勾配更新と、最終的なクリーンな画像で計算されたアップデートとを交換できる。 我々のアプローチは、最先端のトレーニングフリー推論アプローチに匹敵するか、超越した結果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.21486516041391
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large denoising diffusion models, such as Stable Diffusion, have been trained on billions of image-caption pairs to perform text-conditioned image generation. As a byproduct of this training, these models have acquired general knowledge about image statistics, which can be useful for other inference tasks. However, when confronted with sampling an image under new constraints, e.g. generating the missing parts of an image, using large pre-trained text-to-image diffusion models is inefficient and often unreliable. Previous approaches either utilize backpropagation, making them significantly slower and more memory-demanding than text-to-image inference, or only enforce the constraint locally, failing to capture critical long-range correlations. In this work, we propose an algorithm that enables fast and high-quality generation under arbitrary constraints. We observe that, during inference, we can interchange between gradient updates computed on the noisy image and updates computed on the final, clean image. This allows us to employ a numerical approximation to expensive gradient computations, incurring significant speed-ups in inference. Our approach produces results that rival or surpass the state-of-the-art training-free inference approaches while requiring a fraction of the time. We demonstrate the effectiveness of our algorithm under both linear and non-linear constraints. An implementation is provided at https://github.com/cvlab-stonybrook/fast-constrained-sampling.
• Abstract（参考訳）: 安定拡散のような大規模な微分拡散モデルは、テキスト条件付き画像生成を行うために何十億もの画像カプセルペアで訓練されている。 このトレーニングの副産物として、これらのモデルは、他の推論タスクに役立つ画像統計に関する一般的な知識を得た。 しかし、新しい制約下で画像のサンプリングに直面した場合、例えば、大きな事前訓練されたテキスト-画像拡散モデルを使用して、画像の欠落部分を生成することは非効率であり、しばしば信頼できない。 以前のアプローチでは、バックプロパゲーションを利用することで、テキストから画像への推論よりも大幅に遅く、メモリ要求が大きくなるか、あるいはローカルでのみ制約を強制し、重要な長距離相関を捕捉できなかった。 本研究では,任意の制約下で高速かつ高品質な生成を可能にするアルゴリズムを提案する。 推測中は、ノイズの多い画像上で計算された勾配更新と、最終的なクリーンな画像上で計算されたアップデートとを交換できる。 これにより、高価な勾配計算に数値近似を適用でき、推論の大幅な高速化がもたらされる。 われわれの手法は、最先端のトレーニング不要推論アプローチに匹敵する、あるいは超越した結果をもたらす。 線形制約と非線形制約の両方でアルゴリズムの有効性を示す。 実装はhttps://github.com/cvlab-stonybrook/fast-constrained-samplingで提供されている。

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