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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18804v3
• Date: Mon, 06 Oct 2025 16:59:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 14:28:09.059981
• 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で高品質な生成を可能にするアルゴリズムを提案する。 我々の手法は、最先端のトレーニングフリー推論手法に匹敵するか、超越した結果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.99262780028015
• 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 utilized backpropagation through the denoiser network, making them significantly slower and more memory-demanding than simple text-to-image generation, or only enforced the constraint locally, failing to capture critical long-range correlations in the sampled image. In this work, we propose an algorithm that enables fast, high-quality generation under arbitrary constraints. We show that in denoising diffusion models, we can employ an approximation to Newton's optimization method that allows us to speed up inference and avoid the expensive backpropagation operations. Our approach produces results that rival or surpass the state-of-the-art training-free inference methods while requiring a fraction of the time. We demonstrate the effectiveness of our algorithm under both linear (inpainting, super-resolution) and non-linear (style-guided generation) 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、デノイザネットワークによるバックプロパゲーションを利用して、単純なテキスト・ツー・イメージ生成よりも大幅に遅く、メモリ要求が増すか、あるいは局所的にのみ制約を強制し、サンプル画像における重要な長距離相関を捉えることができなかった。 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。 拡散モデルのデノナイズでは、推論を高速化し、高価なバックプロパゲーション操作を避けるためにニュートンの最適化法を近似できることを示す。 提案手法は,一部の時間を要することなく,最先端のトレーニングフリー推論手法に匹敵する,あるいは超越する結果をもたらす。 本稿では,線形(塗装,超解像)と非線形(スタイル誘導)の制約下での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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