論文の概要: Training-free Diffusion Acceleration with Bottleneck Sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18940v2
- Date: Thu, 27 Mar 2025 13:05:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-28 14:27:26.864982
- Title: Training-free Diffusion Acceleration with Bottleneck Sampling
- Title（参考訳）: ボトルネックサンプリングによる無トレーニング拡散加速
- Authors: Ye Tian, Xin Xia, Yuxi Ren, Shanchuan Lin, Xing Wang, Xuefeng Xiao, Yunhai Tong, Ling Yang, Bin Cui,
- Abstract要約: Bottleneck Samplingは、低解像度の事前処理を活用して、出力の忠実さを維持しながら計算オーバーヘッドを低減する、トレーニング不要のフレームワークである。
画像生成に最大3$times$、ビデオ生成に2.5$times$、標準のフル解像度サンプリングプロセスに匹敵する出力品質を維持しながら、推論を加速する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.9135035506567
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion models have demonstrated remarkable capabilities in visual content generation but remain challenging to deploy due to their high computational cost during inference. This computational burden primarily arises from the quadratic complexity of self-attention with respect to image or video resolution. While existing acceleration methods often compromise output quality or necessitate costly retraining, we observe that most diffusion models are pre-trained at lower resolutions, presenting an opportunity to exploit these low-resolution priors for more efficient inference without degrading performance. In this work, we introduce Bottleneck Sampling, a training-free framework that leverages low-resolution priors to reduce computational overhead while preserving output fidelity. Bottleneck Sampling follows a high-low-high denoising workflow: it performs high-resolution denoising in the initial and final stages while operating at lower resolutions in intermediate steps. To mitigate aliasing and blurring artifacts, we further refine the resolution transition points and adaptively shift the denoising timesteps at each stage. We evaluate Bottleneck Sampling on both image and video generation tasks, where extensive experiments demonstrate that it accelerates inference by up to 3$\times$ for image generation and 2.5$\times$ for video generation, all while maintaining output quality comparable to the standard full-resolution sampling process across multiple evaluation metrics.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、視覚的コンテンツ生成において顕著な能力を示してきたが、推論時に高い計算コストのためにデプロイすることは困難である。
この計算負担は主に、画像やビデオの解像度に関して、自己注意の二次的な複雑さから生じる。
既存の加速法はしばしば出力品質を損なうか、コスト再学習を必要とするが、ほとんどの拡散モデルは低解像度で事前訓練されており、性能を劣化させることなくより効率的な推論のためにこれらの低解像度の先行値を利用する機会を与える。
本研究では,低解像度の事前処理を生かしたトレーニングフリーフレームワークであるBottleneck Samplingを導入し,出力の忠実さを維持しながら計算オーバーヘッドを低減する。
Bottleneck Samplingは、中間ステップで低分解能で動作しながら、初期および最終段階で高分解能デノナイジングを実行する、ハイローハイデノナイジングワークフローに従っている。
アーティファクトのエイリアス化と曖昧化を緩和するため,分解能遷移点をさらに洗練し,各ステージにおける分解時間ステップを適応的にシフトさせる。
画像生成タスクと映像生成タスクの両方でBottleneck Smplingを評価し,画像生成に最大3$\times$,ビデオ生成に2.5$\times$の推論を高速化すると共に,複数の評価指標にまたがる標準的な全解像度サンプリングプロセスに匹敵する出力品質を維持しながら,広範な実験を行った。
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