論文の概要: Diffusion Sampling Correction via Approximately 10 Parameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06503v1
• Date: Sun, 10 Nov 2024 15:57:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:11:17.219295
• Title: Diffusion Sampling Correction via Approximately 10 Parameters
• Title（参考訳）: 約10パラメータによる拡散サンプリング補正
• Authors: Guangyi Wang, Wei Peng, Lijiang Li, Wenyu Chen, Yuren Cai, Songzhi Su,
• Abstract要約: 拡散確率モデル(DPM)は、生成タスクにおいて例外的な性能を示す。 品質を犠牲にすることなくサンプリング速度を向上させるため, 蒸留法に基づく高速化サンプリングアルゴリズムが最近提案されている。 学習可能なパラメータとトレーニングコストを最小限に抑え,既存のDPM問題の解法を最適化するPCAベースの適応探索(PAS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.577537076809316
• License:
• Abstract: Diffusion Probabilistic Models (DPMs) have demonstrated exceptional performance in generative tasks, but this comes at the expense of sampling efficiency. To enhance sampling speed without sacrificing quality, various distillation-based accelerated sampling algorithms have been recently proposed. However, they typically require significant additional training costs and model parameter storage, which limit their practical application. In this work, we propose PCA-based Adaptive Search (PAS), which optimizes existing solvers for DPMs with minimal learnable parameters and training costs. Specifically, we first employ PCA to obtain a few orthogonal unit basis vectors to span the high-dimensional sampling space, which enables us to learn just a set of coordinates to correct the sampling direction; furthermore, based on the observation that the cumulative truncation error exhibits an ``S''-shape, we design an adaptive search strategy that further enhances the sampling efficiency and reduces the number of stored parameters to approximately 10. Extensive experiments demonstrate that PAS can significantly enhance existing fast solvers in a plug-and-play manner with negligible costs. For instance, on CIFAR10, PAS requires only 12 parameters and less than 1 minute of training on a single NVIDIA A100 GPU to optimize the DDIM from 15.69 FID (NFE=10) to 4.37.
• Abstract（参考訳）: 拡散確率モデル(DPM)は、生成タスクにおいて例外的な性能を示したが、これはサンプリング効率を犠牲にしている。 品質を犠牲にすることなくサンプリング速度を向上させるため, 蒸留法に基づく高速化サンプリングアルゴリズムが最近提案されている。 しかし、それらは通常、かなりの追加のトレーニングコストとモデルパラメータストレージを必要とするため、実用的応用は制限される。 本研究では,PCAをベースとした適応探索(Adaptive Search, PAS)を提案する。 具体的には、まずPCAを用いて高次元サンプリング空間にまたがる直交単位基底ベクトルをいくつか取得し、一組の座標だけを学習してサンプリング方向を補正し、さらに累積トランケーション誤差が ``S''-形状を示すという観測に基づいて、サンプリング効率をさらに高め、格納されたパラメータ数を約10に削減する適応探索戦略を設計する。 大規模な実験により、PASはプラグ・アンド・プレイ方式で既存の高速解法を無視できるコストで大幅に向上できることが示された。 例えば、CIFAR10では、DDIMを15.69 FID (NFE=10)から4.37まで最適化するために、1つのNVIDIA A100 GPUで12パラメータと1分未満のトレーニングを必要とする。

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