論文の概要: Inconsistencies In Consistency Models: Better ODE Solving Does Not Imply Better Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08954v2
• Date: Fri, 15 Nov 2024 16:06:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 12:20:06.207579
• Title: Inconsistencies In Consistency Models: Better ODE Solving Does Not Imply Better Samples
• Title（参考訳）: 一貫性モデルの矛盾: より優れたODE解決は、より優れたサンプルを暗示しない
• Authors: Noël Vouitsis, Rasa Hosseinzadeh, Brendan Leigh Ross, Valentin Villecroze, Satya Krishna Gorti, Jesse C. Cresswell, Gabriel Loaiza-Ganem,
• Abstract要約: CM (Consistency Model) は, 将来性のある拡散モデル蒸留法として登場した。 直接CMは、CMと比較してODEの解法誤差を減少させるが、サンプルの品質は著しく低下する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.160314489157267
• License:
• Abstract: Although diffusion models can generate remarkably high-quality samples, they are intrinsically bottlenecked by their expensive iterative sampling procedure. Consistency models (CMs) have recently emerged as a promising diffusion model distillation method, reducing the cost of sampling by generating high-fidelity samples in just a few iterations. Consistency model distillation aims to solve the probability flow ordinary differential equation (ODE) defined by an existing diffusion model. CMs are not directly trained to minimize error against an ODE solver, rather they use a more computationally tractable objective. As a way to study how effectively CMs solve the probability flow ODE, and the effect that any induced error has on the quality of generated samples, we introduce Direct CMs, which \textit{directly} minimize this error. Intriguingly, we find that Direct CMs reduce the ODE solving error compared to CMs but also result in significantly worse sample quality, calling into question why exactly CMs work well in the first place. Full code is available at: https://github.com/layer6ai-labs/direct-cms.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは極めて高品質なサンプルを生成することができるが、高価で反復的なサンプリング手順によって本質的にボトルネックとなる。 連続モデル (CM) は, 数回の反復で高忠実度サンプルを生成することで, サンプリングのコストを低減し, 将来性のある拡散モデル蒸留法として最近登場した。 一貫性モデルの蒸留は、既存の拡散モデルによって定義される確率フロー常微分方程式(ODE)を解くことを目的としている。 CMは、ODEソルバに対するエラーを最小限に抑えるために直接訓練されるのではなく、より計算的に抽出可能な目的を使用する。 確率フローODEの解法と, 生成したサンプルの品質に誘発誤差が与える影響について検討するため, 直接CMを導入し, この誤差を最小化する。 興味深いことに、直接CMは、CMと比較してODEの解法誤差を減少させるが、サンプル品質が著しく低下し、そもそもCMがうまく機能する理由を疑問視する。 完全なコードは、https://github.com/layer6ai-labs/direct-cmsで入手できる。

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