Trajectory Consistency Distillation: Enhancing Image Synthesis Quality and Speed

Core Concepts

Trajectory Consistency Distillation (TCD) improves image quality and speed by reducing errors in consistency models.

Abstract

「Trajectory Consistency Distillation」は、画像生成の品質と速度を向上させるために、一貫性モデルのエラーを減らす手法です。この手法は、新しいトレーニング方法やサンプリング手法を導入し、従来のモデルよりも高品質な画像を短時間で生成することができます。実験結果では、「Trajectory Consistency Distillation」が他の数値的ODEソルバーや教師モデルよりも優れたパフォーマンスを示しています。また、異なるパラメータ化タイプやストキャスティックパラメータの影響も検証されました。

Stats

TCDはLCMを超えて画像品質と速度を向上させる。
TCDはFIDおよびImage Complexity Scoreで改善されたパフォーマンスを示す。
γの増加により視覚的複雑さと細部が向上する。
TCF(1)は最も安定しており、TCF(S+)は収束が困難であることが示されている。

Quotes

"Trajectory Consistency Distillation not only optimizes the distillation loss but also enables the model to access non-origin destinations along the PF ODE."
"TCD outperforms LCM across all sampling steps and exhibits superior performance compared to numerical methods of teacher model."

Key Insights Distilled From

Trajectory Consistency Distillation

by Jianbin Zhen... at arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.19159.pdf

Deeper Inquiries

TCDが他の数値的ODEソルバーや教師モデルよりも優れたパフォーマンスを示す理由は何ですか

TCDが他の数値的ODEソルバーや教師モデルよりも優れたパフォーマンスを示す理由は、主に2つの要因に起因しています。まず第一に、Trajectory Consistency Distillation（TCD）は、トレーニング中の誤差を軽減するために導入されたTrajectory Consistency Function（TCF）を活用しています。この関数は、従来の境界条件を拡張し、確率流ODE沿いの任意の区間でモデルが追跡できるようにします。これにより、モデルが高品質な画像生成と速度向上を実現しました。
さらに、提案されたStrategic Stochastic Sampling（SSS）は累積エラーを削減する役割を果たしています。SSSではランダムノイズレベルや目的地点など様々なパラメーターを制御することで、各サンプリングステップで発生する推定エラーや離散化エラーを低減します。これらの手法が組み合わさってTCDは他の方法よりも優れた性能を発揮したと言えます。

一貫性トレーニングエラーに対処するために提案されたSSS（Strategic Stochastic Sampling）はどのように機能しますか

SSS（Strategic Stochastic Sampling）は主に二つの部分から成り立っております。最初はdenoise sub-stepです。
このステップではODEソルバーから呼び出される更新関数Φ(· · · ; ϕ) を使用してn番目ステップからk回離散化した後xtn+k からˆxϕ,k tn を取得します。
次いでdiffuse sub-stepです。
このステップではLangevin SDE ベース のランダムノイズ水準とγ パラメータ を使って続行方向点コントロールし，残留項無視せず直接 xθ の指数加重積分値予想します．
これら両方が結合されて TCD内部 エラー低下効果及びサンプリング達成力向上効果持ちます。

TCD LoRAが異なるモデルに適用可能であることから、将来的な応用分野や拡張可能性について考えられますか

TCD LoRAが異なる種類や大きさ等多くある既存また新規開発可能な様々なタイプ・カテゴリ・特性等全て含んだ幅広い範囲内利用可能性あります。
例えばControlNet, IP-Adapter, Animagine XL V3 等人気コミュニティーモデルやstyled LoRA 等特別設計LoRA 含め試験実施結果表示通り TCD 適用時２〜８ ステップ以内高品質画像生成成功.
将来的応用範囲考察：超解像度改善や編集中間マニフォールド進展等アクション支援.