論文の概要: TREAD: Token Routing for Efficient Architecture-agnostic Diffusion Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04765v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 18:38:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 17:34:41.306609
• Title: TREAD: Token Routing for Efficient Architecture-agnostic Diffusion Training
• Title（参考訳）: TREAD: 効率的なアーキテクチャ非依存拡散トレーニングのためのトークンルーティング
• Authors: Felix Krause, Timy Phan, Vincent Tao Hu, Björn Ommer,
• Abstract要約: この研究は、モデルのより深い層に再導入されるまで、これらの情報を格納する事前定義されたルートを使用することで、拡散バックボーンのトレーニング効率を向上させることを目的としている。 現在のほとんどのアプローチとは異なり、TREADはアーキテクチャの変更なしにこれを達成する。 本手法は,標準ベンチマークである ImageNet-1K 256 x 256 のクラス条件合成において,計算コストを削減し,モデル性能を同時に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.54555663670558
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models have emerged as the mainstream approach for visual generation. However, these models usually suffer from sample inefficiency and high training costs. This issue is particularly pronounced in the standard diffusion transformer architecture due to its quadratic complexity relative to input length. Recent works have addressed this by reducing the number of tokens processed in the model, often through masking. In contrast, this work aims to improve the training efficiency of the diffusion backbone by using predefined routes that store this information until it is reintroduced to deeper layers of the model, rather than discarding these tokens entirely. Further, we combine multiple routes and introduce an adapted auxiliary loss that accounts for all applied routes. Our method is not limited to the common transformer-based model - it can also be applied to state-space models. Unlike most current approaches, TREAD achieves this without architectural modifications. Finally, we show that our method reduces the computational cost and simultaneously boosts model performance on the standard benchmark ImageNet-1K 256 x 256 in class-conditional synthesis. Both of these benefits multiply to a convergence speedup of 9.55x at 400K training iterations compared to DiT and 25.39x compared to the best benchmark performance of DiT at 7M training iterations.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは視覚生成の主流のアプローチとして現れてきた。 しかしながら、これらのモデルは通常、サンプルの非効率性と高いトレーニングコストに悩まされる。 この問題は、入力長に対して2次複雑さがあるため、標準拡散変圧器アーキテクチャにおいて特に顕著である。 最近の研究は、しばしばマスキングを通じて、モデルで処理されるトークンの数を減らすことで、この問題に対処している。 対照的に、この研究は拡散バックボーンのトレーニング効率を向上させることを目的としており、これらのトークンを完全に破棄するのではなく、モデルのより深い層に再導入されるまで、これらの情報を格納する事前定義された経路を使用する。 さらに、複数の経路を組み合わせて、適用された全ての経路を考慮に入れた適応的な補助的損失を導入する。 我々の手法は共通トランスモデルに限らず、状態空間モデルにも適用できる。 現在のほとんどのアプローチとは異なり、TREADはアーキテクチャの変更なしにこれを達成する。 最後に,本手法は計算コストを削減し,標準ベンチマークである ImageNet-1K 256 x 256 のクラス条件合成におけるモデル性能を同時に向上させることを示す。 これらの2つの利点は、Ditと25.39xと比較して400Kのトレーニングイテレーションで9.55倍の収束速度に乗じることができる。

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