論文の概要: EC-Diff: Fast and High-Quality Edge-Cloud Collaborative Inference for Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.11980v1
• Date: Wed, 16 Jul 2025 07:23:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.274982
• Title: EC-Diff: Fast and High-Quality Edge-Cloud Collaborative Inference for Diffusion Models
• Title（参考訳）: EC-Diff:拡散モデルのための高速かつ高品質なエッジクラウド協調推論
• Authors: Jiajian Xie, Shengyu Zhang, Zhou Zhao, Fan Wu, Fei Wu,
• Abstract要約: 高速な推論と高品質な生成を実現するために,ハイブリッドエッジクラウドコラボレーションフレームワークが最近提案されている。 過度の雲が推論時間を延ばす一方、不十分なステップは意味的な曖昧さを引き起こし、エッジモデルの出力の不整合を引き起こす。 勾配に基づく雑音推定により雲の推測を高速化するEC-Diffを提案する。 提案手法は, エッジ推定に比べて生成品質を著しく向上する一方で, クラウド推定に比べて平均2倍の速度アップを達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.059991285047296
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion Models have shown remarkable proficiency in image and video synthesis. As model size and latency increase limit user experience, hybrid edge-cloud collaborative framework was recently proposed to realize fast inference and high-quality generation, where the cloud model initiates high-quality semantic planning and the edge model expedites later-stage refinement. However, excessive cloud denoising prolongs inference time, while insufficient steps cause semantic ambiguity, leading to inconsistency in edge model output. To address these challenges, we propose EC-Diff that accelerates cloud inference through gradient-based noise estimation while identifying the optimal point for cloud-edge handoff to maintain generation quality. Specifically, we design a K-step noise approximation strategy to reduce cloud inference frequency by using noise gradients between steps and applying cloud inference periodically to adjust errors. Then we design a two-stage greedy search algorithm to efficiently find the optimal parameters for noise approximation and edge model switching. Extensive experiments demonstrate that our method significantly enhances generation quality compared to edge inference, while achieving up to an average $2\times$ speedup in inference compared to cloud inference. Video samples and source code are available at https://ec-diff.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、画像合成とビデオ合成において顕著な熟練を示した。 モデルのサイズとレイテンシがユーザエクスペリエンスを制限しているため、ハイブリッドエッジクラウドコラボレーションフレームワークが最近提案され、高速な推論と高品質な生成を実現している。 しかし、過度の雲が推論時間を延ばす一方で、十分なステップが意味的な曖昧さを引き起こし、エッジモデルの出力が矛盾する。 これらの課題に対処するために,クラウドエッジハンドオフが生成品質を維持する最適点を特定しつつ,勾配に基づくノイズ推定によってクラウド推論を高速化するEC-Diffを提案する。 具体的には、ステップ間のノイズ勾配を用いて、周期的に雲の推測を適用して誤差を調整することで、雲の推測頻度を低減するためのKステップノイズ近似法を設計する。 そして、2段階の欲求探索アルゴリズムを設計し、雑音近似とエッジモデル切替の最適パラメータを効率的に求める。 大規模な実験により,提案手法はエッジ推定に比べて生成品質を著しく向上する一方で,クラウド推定に比べて平均2ドル以上の速度アップを実現していることが示された。 ビデオサンプルとソースコードはhttps://ec-diff.github.io/.com/で公開されている。

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