論文の概要: Stable Consistency Tuning: Understanding and Improving Consistency Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18958v3
• Date: Wed, 04 Dec 2024 05:04:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:05:35.707079
• Title: Stable Consistency Tuning: Understanding and Improving Consistency Models
• Title（参考訳）: 安定した一貫性チューニング:一貫性モデルの理解と改善
• Authors: Fu-Yun Wang, Zhengyang Geng, Hongsheng Li,
• Abstract要約: 拡散モデルは、より優れた生成品質を達成するが、復調の反復的な性質により、生成速度が遅くなる。 新しいジェネレーティブファミリーである一貫性モデルは、非常に高速なサンプリングで競争性能を達成する。 本稿では,拡散モデルの分解過程をマルコフ決定過程(MDP)としてモデル化し,時間差分学習(TD)による値推定としてフレーミング一貫性モデルのトレーニングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.2712218203989
• License:
• Abstract: Diffusion models achieve superior generation quality but suffer from slow generation speed due to the iterative nature of denoising. In contrast, consistency models, a new generative family, achieve competitive performance with significantly faster sampling. These models are trained either through consistency distillation, which leverages pretrained diffusion models, or consistency training/tuning directly from raw data. In this work, we propose a novel framework for understanding consistency models by modeling the denoising process of the diffusion model as a Markov Decision Process (MDP) and framing consistency model training as the value estimation through Temporal Difference~(TD) Learning. More importantly, this framework allows us to analyze the limitations of current consistency training/tuning strategies. Built upon Easy Consistency Tuning (ECT), we propose Stable Consistency Tuning (SCT), which incorporates variance-reduced learning using the score identity. SCT leads to significant performance improvements on benchmarks such as CIFAR-10 and ImageNet-64. On ImageNet-64, SCT achieves 1-step FID 2.42 and 2-step FID 1.55, a new SoTA for consistency models.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、より優れた生成品質を達成するが、復調の反復的な性質により、生成速度が遅くなる。 対照的に、新しい生成ファミリである一貫性モデルでは、サンプリングが大幅に高速化され、競争性能が向上する。 これらのモデルは、事前訓練された拡散モデルを利用する整合蒸留または生データから直接整合性トレーニング/チューニングによって訓練される。 本研究では,拡散モデルの分解過程をマルコフ決定過程(MDP)としてモデル化し,時間差〜(TD)学習による評価値としてのフレーミング一貫性モデルのトレーニングを提案する。 さらに重要なのは、このフレームワークによって、現在の一貫性トレーニング/チューニング戦略の限界を分析することができます。 簡単な一貫性チューニング(ECT:Easy Consistency Tuning)に基づいて,スコアアイデンティティを用いた分散学習を取り入れた安定一貫性チューニング(SCT:Stable Consistency Tuning)を提案する。 SCTはCIFAR-10やImageNet-64などのベンチマークで大幅なパフォーマンス向上を実現している。 ImageNet-64では、SCTは一貫性モデルのための新しいSoTAである1ステップのFID 2.42と2ステップのFID 1.55を達成する。

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