論文の概要: PCM : Picard Consistency Model for Fast Parallel Sampling of Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19731v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 14:59:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:55:09.980304
• Title: PCM : Picard Consistency Model for Fast Parallel Sampling of Diffusion Models
• Title（参考訳）: PCM : 拡散モデルの高速並列サンプリングのためのピカード整合性モデル
• Authors: Junhyuk So, Jiwoong Shin, Chaeyeon Jang, Eunhyeok Park,
• Abstract要約: 拡散モデルは シーケンシャルデノナイジングプロセスにより 遅い生成速度に直面します 本稿では, 並列化方式であるPicard Consistency Model (PCM)を提案する。 PCMはシーケンシャルサンプリングで最大2.71倍のスピードアップを実現し、様々なタスクでPicardのイテレーションで1.77倍のスピードアップを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.729215090658651
• License:
• Abstract: Recently, diffusion models have achieved significant advances in vision, text, and robotics. However, they still face slow generation speeds due to sequential denoising processes. To address this, a parallel sampling method based on Picard iteration was introduced, effectively reducing sequential steps while ensuring exact convergence to the original output. Nonetheless, Picard iteration does not guarantee faster convergence, which can still result in slow generation in practice. In this work, we propose a new parallelization scheme, the Picard Consistency Model (PCM), which significantly reduces the number of generation steps in Picard iteration. Inspired by the consistency model, PCM is directly trained to predict the fixed-point solution, or the final output, at any stage of the convergence trajectory. Additionally, we introduce a new concept called model switching, which addresses PCM's limitations and ensures exact convergence. Extensive experiments demonstrate that PCM achieves up to a 2.71x speedup over sequential sampling and a 1.77x speedup over Picard iteration across various tasks, including image generation and robotic control.
• Abstract（参考訳）: 近年、拡散モデルは視覚、テキスト、ロボット工学において大きな進歩を遂げている。 しかし、シーケンシャルなデノナイジングプロセスのため、生成速度は依然として遅い。 これを解決するために、Picard繰り返しに基づく並列サンプリング手法を導入し、元の出力への正確な収束を確保しつつ、シーケンシャルなステップを効果的に削減した。 それでも、Picardのイテレーションはより高速な収束を保証するものではない。 本研究では,新しい並列化手法であるPicard Consistency Model (PCM)を提案する。 整合性モデルにインスパイアされたPCMは、収束軌道の任意の段階において、固定点解または最終的な出力を予測するために直接訓練される。 さらに,PCMの限界に対処し,正確な収束を保証するモデルスイッチングという新しい概念を導入する。 大規模な実験では、PCMはシーケンシャルサンプリングよりも2.71倍のスピードアップを達成し、画像生成やロボット制御を含む様々なタスクにわたるPicardイテレーションよりも1.77倍のスピードアップを実現している。

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