Centrala begrepp
확산 모델의 양자화 과정에서 발생하는 양자화 오류를 줄이기 위해 시간 단계별 분포 인식 양자화 함수와 정보적인 보정 이미지 생성 기법을 제안한다.
Sammanfattning
이 논문은 확산 모델의 효율적인 이미지 생성을 위한 정확한 학습 후 양자화 프레임워크를 제안한다. 기존 양자화 프레임워크는 확산 모델의 다양한 시간 단계에 걸쳐 변화하는 활성화 분포를 고려하지 않고 공유된 양자화 함수를 사용하였으며, 무작위로 선택된 보정 이미지를 사용하여 일반화 가능한 양자화 함수를 학습하기 어려웠다.
이에 반해 본 논문에서는 다음과 같은 기법을 제안한다:
- 시간 단계별로 분포 인식 양자화 함수를 사용하여 양자화 오류를 줄임
- 구조적 위험 최소화 원리에 기반하여 최적의 시간 단계를 선택하여 보정 이미지를 생성, 양자화 함수 학습에 효과적인 감독 제공
실험 결과, 제안 방법은 기존 방법 대비 유사한 계산 복잡도로 이미지 생성 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보여준다.
Statistik
확산 모델의 양자화 과정에서 발생하는 양자화 오류는 시간 단계에 따라 크게 변화한다.
무작위로 선택된 보정 이미지는 일반화 가능한 양자화 함수 학습에 충분한 정보를 제공하지 못한다.
Citat
"기존 양자화 프레임워크는 확산 모델의 다양한 시간 단계에 걸쳐 변화하는 활성화 분포를 고려하지 않고 공유된 양자화 함수를 사용하였으며, 무작위로 선택된 보정 이미지를 사용하여 일반화 가능한 양자화 함수를 학습하기 어려웠다."
"본 논문에서는 시간 단계별로 분포 인식 양자화 함수를 사용하고, 구조적 위험 최소화 원리에 기반하여 최적의 시간 단계를 선택하여 보정 이미지를 생성함으로써 양자화 오류를 크게 줄일 수 있다."