18 mars 2024
« Synthèse rapide d'images à haute résolution avec distillation par diffusion contradictoire latente » présente une nouvelle approche de distillation connue sous le nom de distillation par diffusion contradictoire latente (LADD). Cette approche est conçue pour répondre aux limites des modèles de diffusion existants, en particulier le défi de la vitesse d'inférence lente, qui entrave les applications en temps réel. LADD permet la synthèse d'images haute résolution et multi-aspects en distillant efficacement de grands modèles de diffusion latente (LDM), simplifiant considérablement le processus de formation et améliorant les performances par rapport aux méthodes précédentes .
Nous résumerons les principaux points à retenir de cet article.
Introduction
Les modèles de diffusion sont devenus un outil puissant pour la synthèse et l’édition d’images et de vidéos, offrant des résultats de haute qualité. Cependant, leur nature itérative, nécessitant de nombreuses évaluations de réseau pour transformer le bruit en images cohérentes, a limité leur praticité pour les applications temps réel. Diverses stratégies ont été proposées pour accélérer les modèles de diffusion. LADD introduit une nouvelle stratégie, tirant parti des fonctionnalités génératives des LDM pré-entraînés, permettant une synthèse d'images haute résolution efficace en une fraction des étapes requises par les méthodes traditionnelles.
Arrière-plan
L'article commence par fournir un aperçu des modèles de diffusion et de leur distillation. Les modèles de diffusion traditionnels fonctionnent en débruitant progressivement une image à travers de nombreuses étapes itératives, ce qui rend le processus lent et coûteux en termes de calcul. Les méthodes de distillation, y compris la distillation par diffusion adverse (ADD), ont cherché à rationaliser ce processus en réduisant le nombre d'étapes nécessaires. Cependant, ADD est confronté à des limitations telles qu'une résolution d'entraînement fixe et la nécessité de décoder dans l'espace RVB pour distiller des modèles de diffusion latente, ce qui peut limiter l'entraînement à haute résolution.
Méthodologie
LADD résout ces problèmes en distillant directement dans l'espace latent, évitant ainsi le besoin de décoder dans l'espace des pixels et permettant un entraînement à des résolutions plus élevées. Contrairement à ADD, qui repose sur un discriminateur pré-entraîné fonctionnant dans l’espace des pixels, LADD utilise une nouvelle approche dans laquelle le modèle discriminateur et enseignant sont unifiés, opérant directement sur les latents. Cette méthode simplifie non seulement le processus de formation, mais offre également plusieurs avantages, notamment l'efficacité, la capacité de fournir un retour d'information spécifique au niveau de bruit et la capacité de formation au rapport multi-aspect (MAR).
Expériences et résultats
L'article évalue de manière approfondie LADD à travers diverses expériences, démontrant ses performances supérieures dans la synthèse d'images haute résolution en quelques étapes seulement. Notamment, lorsqu'il est appliqué à Stable Diffusion 3 (SD3), LADD aboutit à un modèle baptisé SD3-Turbo, qui atteint une qualité d'image comparable à celle de l'état. générateurs de texte en image de pointe en seulement quatre étapes. Les expériences explorent également l'impact des différentes distributions de bruit des enseignants, l'utilisation de données synthétiques, les approches de distillation latente et le comportement de mise à l'échelle de LADD.
Comparaison avec l'état de l'art
L'efficacité de LADD est en outre soulignée par une comparaison avec les principales méthodes actuelles de synthèse texte-image et image-image. SD3-Turbo égale non seulement les performances de son modèle enseignant (SD3) en termes de qualité d'image, mais démontre également des améliorations significatives par rapport aux autres références en termes de vitesse d'inférence et d'alignement image-texte.
Limites et orientations futures
Malgré ses progrès, LADD n’est pas sans limites. Les auteurs notent un compromis entre la capacité du modèle, l'alignement rapide et la vitesse d'inférence, qui pourrait avoir un impact sur la capacité du modèle à gérer certains défis de synthèse texte-image. Les orientations de recherche futures incluent l’exploration plus approfondie de ce compromis et le développement de stratégies visant à améliorer le contrôle sur les points forts du guidage de l’image et du texte.
Conclusion
« Synthèse rapide d'images à haute résolution avec distillation par diffusion contradictoire latente » introduit une nouvelle approche de la synthèse d'images/vidéos qui accélère considérablement la génération d'images de haute qualité à partir d'invites de texte. En distillant de grands modèles de diffusion dans l'espace latent, LADD ouvre la voie aux applications en temps réel et établit une nouvelle norme en matière d'efficacité et de performances en matière de synthèse d'images.
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