18 марта 2024 г.
«Быстрый синтез изображений высокого разрешения с помощью скрытой состязательной диффузионной дистилляции» представляет новый подход к дистилляции, известный как «скрытая состязательная диффузионная дистилляция» (LADD). Этот подход предназначен для устранения ограничений существующих моделей диффузии, в частности, проблемы низкой скорости вывода, которая затрудняет работу приложений в реальном времени. LADD обеспечивает синтез изображений с высоким разрешением и многоаспектным соотношением путем эффективной фильтрации больших моделей скрытой диффузии (LDM), что значительно упрощает процесс обучения и повышает производительность по сравнению с предыдущими методами. .
Мы суммируем основные выводы из этой статьи.
Введение
Модели диффузии стали мощным инструментом синтеза и редактирования изображений и видео, обеспечивающим высококачественные результаты. Однако их итеративный характер, требующий многочисленных сетевых оценок для преобразования шума в связные изображения, ограничивает их практичность для приложений реального времени. Были предложены различные стратегии для ускорения моделей диффузии. LADD представляет новую стратегию, использующую генеративные функции предварительно обученных LDM, что позволяет эффективно синтезировать изображения с высоким разрешением за долю шагов, требуемых традиционными методами.
Фон
Статья начинается с обзора моделей диффузии и их дистилляции. Традиционные модели диффузии работают путем постепенного удаления шума с изображения посредством множества итеративных шагов, что делает процесс медленным и дорогостоящим в вычислительном отношении. Методы дистилляции, в том числе Состязательная диффузионная дистилляция (ADD), направлены на оптимизацию этого процесса за счет сокращения количества необходимых шагов. Однако ADD сталкивается с ограничениями, такими как фиксированное разрешение обучения и необходимость декодирования в пространство RGB для выявления моделей скрытой диффузии, что может ограничивать обучение с высоким разрешением.
Методология
LADD решает эти проблемы путем перегонки непосредственно в скрытом пространстве, тем самым избегая необходимости декодирования в пространство пикселей и позволяя проводить обучение с более высоким разрешением. В отличие от ADD, который опирается на предварительно обученный дискриминатор, работающий в пространстве пикселей, LADD использует новый подход, в котором модель дискриминатора и учителя объединены и воздействуют непосредственно на латентные объекты. Этот метод не только упрощает процесс обучения, но также обеспечивает ряд преимуществ, включая эффективность, способность обеспечивать обратную связь с учетом уровня шума и возможность обучения многоаспектному соотношению (MAR).
Эксперименты и результаты
В документе подробно оценивается LADD посредством различных экспериментов, демонстрируя его превосходную производительность при синтезе изображений высокого разрешения всего за несколько шагов. Примечательно, что применительно к Stable Diffusion 3 (SD3) LADD приводит к созданию модели, получившей название SD3-Turbo, которая обеспечивает качество изображения, сравнимое с качеством изображения в штате. современные генераторы текста в изображение всего за четыре шага. В экспериментах также исследуется влияние различных распределений шума учителей, использование синтетических данных, подходов скрытой дистилляции и масштабируемое поведение LADD.
Сравнение с современными технологиями
Эффективность LADD дополнительно подчеркивается сравнением с современными ведущими методами синтеза текста в изображение и изображения в изображение. SD3-Turbo не только соответствует производительности своей модели учителя (SD3) по качеству изображения, но также демонстрирует значительные улучшения по сравнению с другими базовыми моделями с точки зрения скорости вывода и выравнивания изображения и текста.
Ограничения и будущие направления
Несмотря на свои достижения, LADD не лишен ограничений. Авторы отмечают компромисс между емкостью модели, быстрым выравниванием и скоростью вывода, который может повлиять на способность модели справляться с определенными задачами синтеза текста в изображение. Будущие направления исследований включают более глубокое изучение этого компромисса и разработку стратегий для улучшения контроля над сильными сторонами изображения и текстового наведения.
Заключение
«Быстрый синтез изображений высокого разрешения с помощью скрытой состязательной диффузионной дистилляции» представляет новый подход к синтезу изображений/видео, который значительно ускоряет создание высококачественных изображений из текстовых подсказок. Очистив большие модели диффузии в скрытом пространстве, LADD прокладывает путь для приложений реального времени и устанавливает новый стандарт эффективности и производительности при синтезе изображений.