18 de marzo de 2024
"Fast High-Resolution Image Synthesis with Latent Adversarial Diffusion Distillation" presenta un novo enfoque de destilación coñecido como Latent Adversarial Diffusion Distillation (LADD). Este enfoque está deseñado para abordar as limitacións dos [modelos de difusión] existentes (https://en.wikipedia.org/wiki/Diffusion_model), particularmente o desafío da baixa velocidade de inferencia, que dificulta as aplicacións en tempo real. LADD permite a síntese de imaxes de alta resolución e relación de múltiples aspectos ao destilar de forma eficiente grandes modelos de difusión latente (LDM), simplificando significativamente o proceso de adestramento e mellorando o rendemento en comparación cos métodos anteriores. .
Resumiremos as principais conclusións deste artigo.
Introdución
Os modelos de difusión xurdiron como unha poderosa ferramenta para a síntese e edición de imaxes e vídeos, que ofrecen resultados de alta calidade. Non obstante, a súa natureza iterativa, que require numerosas avaliacións de rede para transformar o ruído en imaxes coherentes, limitou a súa funcionalidade para aplicacións en tempo real. Propuxéronse diversas estratexias para acelerar os modelos de difusión. LADD presenta unha nova estratexia, aproveitando as funcións xerativas dos LDM preadestrados, que permite unha síntese eficiente de imaxes de alta resolución nunha fracción dos pasos requiridos polos métodos tradicionais.
Fondo
O artigo comeza proporcionando unha visión xeral dos modelos de difusión e a súa destilación. Os modelos de difusión tradicionais operan eliminando gradualmente o ruído dunha imaxe a través de moitos pasos iterativos, facendo que o proceso sexa lento e computacionalmente custoso. Os métodos de destilación, incluíndo Adversarial Diffusion Distillation (ADD), buscaron axilizar este proceso reducindo o número de pasos necesarios. Non obstante, ADD enfróntase a limitacións como unha resolución de adestramento fixa e a necesidade de decodificar a espazo RGB para destilar modelos de difusión latente, o que pode limitar o adestramento de alta resolución.
Metodoloxía
LADD soluciona estes problemas destilando directamente no espazo latente, evitando así a necesidade de decodificar a espazo de píxeles e permitindo adestramento en resolucións máis altas. A diferenza do ADD, que depende dun discriminador preadestrado que opera no espazo de píxeles, LADD utiliza un enfoque novedoso onde o discriminador e o modelo docente están unificados, operando directamente en latentes. Este método non só simplifica o proceso de adestramento, senón que tamén proporciona varias vantaxes, incluíndo a eficiencia, a capacidade de proporcionar comentarios específicos de nivel de ruído e a capacidade de adestramento con relación de aspecto múltiple (MAR).
Experimentos e resultados
O artigo avalía amplamente LADD a través de varios experimentos, demostrando o seu rendemento superior na síntese de imaxes de alta resolución con só uns poucos pasos. En particular, cando se aplica a Stable Diffusion 3 (SD3), LADD dá como resultado un modelo denominado SD3-Turbo, que consegue unha calidade de imaxe comparable á do estado. xeradores de texto a imaxe de última xeración en só catro pasos. Os experimentos tamén exploran o impacto das diferentes distribucións de ruído do profesor, o uso de datos sintéticos, os enfoques de destilación latente e o comportamento de escalado de LADD.
Comparación co estado da arte
A eficacia de LADD vese aínda máis subliñada por unha comparación cos métodos actuais líderes na síntese de texto a imaxe e imaxe a imaxe. SD3-Turbo non só coincide co rendemento do seu modelo de profesor (SD3) en calidade de imaxe, senón que tamén demostra melloras significativas con respecto a outras liñas de base en termos de velocidade de inferencia e aliñamento imaxe-texto.
Limitacións e direccións futuras
A pesar dos seus avances, LADD non está exento de limitacións. Os autores sinalan unha compensación entre a capacidade do modelo, o aliñamento rápido e a velocidade de inferencia, o que podería afectar a capacidade do modelo para xestionar certos desafíos de síntese de texto a imaxe. As direccións futuras de investigación inclúen explorar esta compensación máis profundamente e desenvolver estratexias para mellorar o control sobre os puntos fortes da orientación da imaxe e do texto.
Conclusión
"Síntese rápida de imaxes de alta resolución con destilación de difusión adversa latente" presenta un novo enfoque para a síntese de imaxes/vídeos que acelera significativamente a xeración de imaxes de alta calidade a partir de indicacións de texto. Ao destilar grandes modelos de difusión no espazo latente, LADD abre o camiño para aplicacións en tempo real e establece un novo estándar de eficiencia e rendemento na síntese de imaxes.