Denoising Diffusion Step-aware Models: Efficient Generation with Adaptive Network Pruning

Core Concepts

Adaptive network pruning in Denoising Diffusion Step-aware Models enhances efficiency in data generation.

Abstract

The paper introduces Denoising Diffusion Step-aware Models (DDSM) as a novel framework to address the computational overhead in data generation. By adaptively varying neural network sizes based on the importance of each generative step, DDSM achieves significant computational savings without compromising quality. The method is compatible with existing acceleration techniques and demonstrates superior efficiency across various datasets.
1. Introduction

DDPMs for high-quality sample generation.
Efficiency bottleneck due to whole-network computation.
DDSM employs adaptive network pruning for efficiency.
2. Core Concept: Adaptive Network Pruning

Varying neural network sizes based on step importance.
Evolutionary search determines optimal network variations.
Seamless integration with other acceleration techniques.
3. Experimental Validation

Empirical evaluations on CIFAR-10, CelebA-HQ, LSUN-bedroom, AFHQ, and ImageNet.
Computational savings of 49% to 76% achieved without compromising quality.
Dataset attributes influence network size distribution.

Stats

Empirical evaluations demonstrate computational savings of 49% for CIFAR-10, 61% for CelebA-HQ, 59% for LSUN-bedroom, 71% for AFHQ, and 76% for ImageNet.

Quotes

Key Insights Distilled From

Denoising Diffusion Step-aware Models

by Shuai Yang,Y... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.03337.pdf

Deeper Inquiries

データセット属性は、DDSMにおけるネットワークサイズの分布にどのような影響を与えますか？

データセット属性は、DDSMにおいて異なるステップでのネットワークサイズの分布に大きな影響を与えます。例えば、CIFAR-10やImageNetといった多様性が高いデータセットでは、初期段階で生成される粗い構造が重要です。そのため、これらのデータセットでは初期段階で大きなモデルを使用する傾向があります。一方で、CelebAやAFHQといった顔中心のデータセットでは、粗い構造が比較的均一です。この制約から、初期段階で強力な構造キャプション能力を持つ必要があるため、これらのデータセットでは初期段階で大きなモデルを使用する傾向が見られます。