論文の概要: CAT Pruning: Cluster-Aware Token Pruning For Text-to-Image Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00433v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 13:46:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:59:43.624524
• Title: CAT Pruning: Cluster-Aware Token Pruning For Text-to-Image Diffusion Models
• Title（参考訳）: CATプルーニング:テキストと画像の拡散モデルのためのクラスタ対応トークンプルーニング
• Authors: Xinle Cheng, Zhuoming Chen, Zhihao Jia,
• Abstract要約: 拡散モデルは、特にテキスト対画像合成の領域において、生成タスクに革命をもたらした。 しかし、反復的なデノゲーションプロセスは、かなりの計算資源を必要とする。 本稿では、トークンレベルのプルーニングとキャッシュ技術を統合して、この計算課題に対処する新しい加速戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.406829638216823
• License:
• Abstract: Diffusion models have revolutionized generative tasks, especially in the domain of text-to-image synthesis; however, their iterative denoising process demands substantial computational resources. In this paper, we present a novel acceleration strategy that integrates token-level pruning with caching techniques to tackle this computational challenge. By employing noise relative magnitude, we identify significant token changes across denoising iterations. Additionally, we enhance token selection by incorporating spatial clustering and ensuring distributional balance. Our experiments demonstrate reveal a 50%-60% reduction in computational costs while preserving the performance of the model, thereby markedly increasing the efficiency of diffusion models. The code is available at https://github.com/ada-cheng/CAT-Pruning
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、特にテキストと画像の合成の領域において、生成タスクに革命をもたらしたが、反復的なデノゲーションプロセスは、かなりの計算資源を必要とする。 本稿では,トークンレベルのプルーニングとキャッシュ技術を統合して,この計算課題に対処する新しい高速化戦略を提案する。 ノイズ相対等級を用いることで、繰り返しをノイズ化する間に有意なトークンの変化を識別する。 さらに,空間クラスタリングを取り入れ,分散バランスを確保することにより,トークン選択の促進を図る。 実験により,モデルの性能を保ちながら計算コストを50%-60%削減し,拡散モデルの効率を著しく向上させることを示した。 コードはhttps://github.com/ada-cheng/CAT-Pruningで入手できる。

関連論文リスト

• PassionSR: Post-Training Quantization with Adaptive Scale in One-Step Diffusion based Image Super-Resolution [95.98801201266099]
  拡散に基づく画像超解像(SR)モデルでは、複数のデノナイジングステップのコストで優れた性能を示す。 本稿では,一段階拡散(OSD)画像SR,PassionSRにおける適応スケールの学習後量子化手法を提案する。 我々のPassionSRは、画像SRの最近の先進的な低ビット量子化法に対して大きな利点がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T04:49:42Z)
• Improved Noise Schedule for Diffusion Training [51.849746576387375]
  本稿では,拡散モデルのトレーニングを強化するため,ノイズスケジュールを設計するための新しい手法を提案する。 我々は,標準のコサインスケジュールよりもノイズスケジュールの方が優れていることを実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T17:34:55Z)
• Adv-KD: Adversarial Knowledge Distillation for Faster Diffusion Sampling [2.91204440475204]
  拡散確率モデル(DPM)は、深層生成モデルの強力なクラスとして登場した。 それらは、サンプル生成中にシーケンシャルなデノイングステップに依存している。 モデルアーキテクチャに直接位相を分解する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T08:19:44Z)
• Score-based Generative Models with Adaptive Momentum [40.84399531998246]
  変換過程を高速化する適応運動量サンプリング法を提案する。 提案手法は,2倍から5倍の速度で,より忠実な画像/グラフを小さなサンプリングステップで作成できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T15:20:27Z)
• Blue noise for diffusion models [50.99852321110366]
  本稿では,画像内および画像間の相関雑音を考慮した拡散モデルを提案する。 我々のフレームワークは、勾配流を改善するために、1つのミニバッチ内に画像間の相関を導入することができる。 本手法を用いて,各種データセットの質的,定量的な評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T14:59:25Z)
• Iterative Token Evaluation and Refinement for Real-World Super-Resolution [77.74289677520508]
  実世界の画像超解像(RWSR)は、低品質(LQ)画像が複雑で未同定の劣化を起こすため、長年にわたる問題である。 本稿では,RWSRのための反復的トークン評価・リファインメントフレームワークを提案する。 ITERはGAN(Generative Adversarial Networks)よりも訓練が容易であり,連続拡散モデルよりも効率的であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-09T17:07:32Z)
• Variational Bayes image restoration with compressive autoencoders [4.879530644978008]
  逆問題の正規化は、計算イメージングにおいて最重要となる。 本研究では,まず,最先端生成モデルの代わりに圧縮型オートエンコーダを提案する。 第2の貢献として、変分ベイズ潜時推定(VBLE)アルゴリズムを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T15:49:31Z)
• The Missing U for Efficient Diffusion Models [3.712196074875643]
  拡散確率モデル(Diffusion Probabilistic Models)は、画像合成、ビデオ生成、分子設計などのタスクにおいて、記録破りのパフォーマンスをもたらす。 それらの能力にもかかわらず、その効率、特に逆過程では、収束速度が遅いことと計算コストが高いため、依然として課題である。 本研究では,連続力学系を利用した拡散モデルのための新しいデノナイジングネットワークの設計手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T00:12:14Z)
• DiffuSeq-v2: Bridging Discrete and Continuous Text Spaces for Accelerated Seq2Seq Diffusion Models [58.450152413700586]
  ガウス空間に基づく離散突然変異を再構成する学習において拡散モデルを容易にする軟吸収状態を導入する。 我々は、サンプリングプロセスの高速化のために、連続空間内で最先端のODEソルバを用いている。 提案手法は, トレーニング収束率を4倍に向上させ, 類似品質のサンプルを800倍高速に生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T15:29:10Z)
• Q-Diffusion: Quantizing Diffusion Models [52.978047249670276]
  ポストトレーニング量子化(PTQ)は、他のタスクに対するゴーツー圧縮法であると考えられている。 本稿では,一意なマルチステップパイプラインとモデルアーキテクチャに適した新しいPTQ手法を提案する。 提案手法は,完全精度の非条件拡散モデルを同等の性能を維持しつつ4ビットに定量化できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T19:38:59Z)
• Accelerating Neural Network Inference by Overflow Aware Quantization [16.673051600608535]
  ディープニューラルネットワークの重計算を継承することで、その広範な応用が防げる。 トレーニング可能な適応的不動点表現を設計し,オーバーフローを考慮した量子化手法を提案する。 提案手法により,量子化損失を最小限に抑え,最適化された推論性能を得ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-27T11:56:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。