論文の概要: Rethinking Timesteps Samplers and Prediction Types
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01990v1
- Date: Tue, 04 Feb 2025 04:08:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 15:02:14.427488
- Title: Rethinking Timesteps Samplers and Prediction Types
- Title（参考訳）: タイムステップサンプリングと予測タイプの再考
- Authors: Bin Xie, Gady Agam,
- Abstract要約: 拡散モデルは、トレーニングする時間とリソースの膨大な消費に悩まされる。
小さなバッチサイズにのみ適合するリソースが限られているため、拡散モデルのトレーニングは常に失敗する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2175950967382483
- License:
- Abstract: Diffusion models suffer from the huge consumption of time and resources to train. For example, diffusion models need hundreds of GPUs to train for several weeks for a high-resolution generative task to meet the requirements of an extremely large number of iterations and a large batch size. Training diffusion models become a millionaire's game. With limited resources that only fit a small batch size, training a diffusion model always fails. In this paper, we investigate the key reasons behind the difficulties of training diffusion models with limited resources. Through numerous experiments and demonstrations, we identified a major factor: the significant variation in the training losses across different timesteps, which can easily disrupt the progress made in previous iterations. Moreover, different prediction types of $x_0$ exhibit varying effectiveness depending on the task and timestep. We hypothesize that using a mixed-prediction approach to identify the most accurate $x_0$ prediction type could potentially serve as a breakthrough in addressing this issue. In this paper, we outline several challenges and insights, with the hope of inspiring further research aimed at tackling the limitations of training diffusion models with constrained resources, particularly for high-resolution tasks.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、トレーニングする時間とリソースの膨大な消費に悩まされる。
例えば、拡散モデルは、非常に多くのイテレーションと大きなバッチサイズの要求を満たすために、高解像度な生成タスクのために、数週間にわたって数百のGPUをトレーニングする必要があります。
拡散モデルの訓練は億万長者のゲームになる。
小さなバッチサイズにのみ適合するリソースが限られているため、拡散モデルのトレーニングは常に失敗する。
本稿では,限られた資源を持つ拡散モデルの訓練が困難である理由について考察する。
多数の実験とデモを通じて、私たちは大きな要因を見つけました: 異なるタイムステップにわたるトレーニング損失の顕著な変化。
さらに、$x_0$の異なる予測型は、タスクとタイムステップによって異なる効果を示す。
我々は、混合予測手法を用いて最も正確な$x_0$予測型を特定することは、この問題に対処するためのブレークスルーとなる可能性があると仮定する。
本稿では,特に高分解能タスクにおいて,制約付き資源を用いた拡散モデルの訓練限界に対処することを目的とした,さらなる研究をめざして,いくつかの課題と洞察を概説する。
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