แนวคิดหลัก
확산 모델의 샘플링 속도를 높이기 위해 기존 ODE 솔버의 지식을 더 작은 단계의 D-ODE 솔버로 효과적으로 증류하는 방법을 제안한다.
บทคัดย่อ
이 논문은 확산 모델의 샘플링 속도를 높이기 위한 방법을 제안한다. 확산 모델은 최근 주목받는 생성 모델 중 하나지만, 샘플링 속도가 느리다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 학습 기반 및 학습 없는 샘플링 전략이 연구되어 왔다.
학습 없는 샘플링 방법은 ODE 솔버를 활용하지만, 적은 수의 함수 평가로는 실제 샘플링 경로를 정확히 추적하기 어렵다. 반면 학습 기반 샘플링 방법은 추가적인 학습이 필요해 실용성이 제한적이다.
이 논문에서는 D-ODE 솔버라는 새로운 증류 방법을 제안한다. D-ODE 솔버는 기존 ODE 솔버에 단일 매개변수를 추가하여 구축된다. 이를 통해 더 작은 단계의 학생 샘플링이 더 큰 단계의 교사 샘플링을 모방할 수 있다.
실험 결과, D-ODE 솔버는 기존 ODE 솔버들(DDIM, PNDM, DPM-Solver, DEIS, EDM)보다 특히 적은 수의 함수 평가 시 우수한 성능을 보였다. 또한 기존 증류 기법에 비해 계산 오버헤드가 거의 없어 기존 샘플러와 쉽고 빠르게 통합할 수 있다.
시각적 분석을 통해 D-ODE 솔버가 이미지 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 목표 ODE 경로를 충실히 따르는 것을 확인할 수 있었다.
สถิติ
확산 모델의 샘플링 과정은 수백 또는 수천 번의 함수 평가가 필요하다.
기존 ODE 솔버는 적은 수의 함수 평가에서 실제 샘플링 경로를 정확히 추적하기 어렵다.
학습 기반 샘플링 방법은 추가적인 학습이 필요해 실용성이 제한적이다.
คำพูด
"Diffusion models have recently gained prominence as a novel category of generative models."
"Despite their success, these models face a notable drawback in terms of slow sampling speeds, requiring a high number of function evaluations (NFE) in the order of hundreds or thousands."
"To overcome these limitations, we introduce Distilled-ODE solvers (D-ODE solvers), a straightforward distillation approach grounded in ODE solver formulations."