恆定速率時程表：用於擴散模型中高效訓練和採樣的恆定速率分佈變化

核心概念

本文提出了一種名為 CRS 的新型雜訊時程表，用於訓練和採樣擴散模型，旨在確保在整個擴散過程中，擴散數據的機率分佈變化率保持恆定，從而提高模型性能，尤其在減少反向過程步數方面表現出色。

摘要

論文資訊

• 標題：恆定速率時程表：用於擴散模型中高效訓練和採樣的恆定速率分佈變化
• 作者：Shuntaro Okada, Kenji Doi, Ryota Yoshihashi, Hirokatsu Kataoka & Tomohiro Tanaka
• 機構：LY Corporation, Japan

研究目標

本研究旨在開發一種高效的雜訊時程表，以減少擴散模型反向過程的步數，並提高圖像生成的效率和品質。

方法

• 本文提出了一種名為 CRS 的新型雜訊時程表，其核心概念是確保在整個擴散過程中，擴散數據的機率分佈變化率保持恆定。
• 為了實現 CRS，研究人員首先測量了正向過程中機率分佈的變化率，並將其作為衡量可追蹤性的指標。
• 然後，他們設計了一種雜訊時程表，使得在訓練擴散模型之前，該變化率在整個正向過程中保持恆定。
• CRS 的函數形式是自動確定的，並根據每個數據集和擴散模型的類型進行調整，無需預先定義雜訊時程表函數。

主要發現

• CRS 能夠廣泛提升擴散模型在圖像生成方面的性能，無論數據集、採樣器、函數評估次數或擴散模型類型為何。
• 在潛在空間擴散模型中，高效的雜訊時程表與傳統使用的時程表有很大差異，尤其是在低雜訊區域的 α(t) 變化率方面。
• 與像素空間擴散模型不同，潛在空間擴散模型不需要在低雜訊區域分配過多資源，因為自編碼器負責生成感知表達。

主要結論

• CRS 是一種通用的雜訊時程表定制框架，一旦定義了合適的距離度量來衡量機率分佈變化，就可以系統地獲得相應的雜訊時程表。
• CRS 在潛在空間擴散模型中表現出優於傳統雜訊時程表的性能，但在像素空間擴散模型中，其作為訓練時程表的優勢尚不明顯。

研究意義

本研究提出了一種全新的雜訊時程表設計思路，為提高擴散模型的效率和性能提供了新的方向。

局限與未來研究方向

• CRS 的性能很大程度上取決於距離度量的選擇，未來需要探索更合適的距離度量方法。
• 未來可以進一步研究 CRS 在像素空間擴散模型中的應用，並探索其在其他領域（如音頻和 3D 點雲生成）的應用潛力。

統計資料

本文使用了六個圖像數據集：LSUN (church/bedroom/horse/cat)、ImageNet 和 FFHQ。
在潛在空間擴散模型實驗中，分辨率設置為 256 × 256，並使用 VQ-4 作為自編碼器。
在像素空間擴散模型實驗中，分辨率設置為 256 × 256。
評估指標包括 FID、sFID 以及改進的 precision 和 recall。
生成 50K 個樣本來計算這些指標。
使用 ResNet50 作為特徵模型，在自編碼器嵌入的潛在空間中對 ImageNet 分類進行訓練。

引述

"To reduce the number of steps in the reverse process, we propose a noise schedule that ensures a constant rate of change in the probability distribution of diffused data throughout the diffusion process, which we refer to as CRS."
"CRS is considered a generalized version of Song & Ermon (2020), which determines the noise schedule so that a constant overlap between consecutive probability distributions in the forward process is achieved."
"Through extensive experiments, we confirmed that CRS broadly improves the performance of image generation in diffusion models."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Constant Rate Schedule: Constant-Rate Distributional Change for Efficient Training and Sampling in Diffusion Models

by Shuntaro Oka... 於 arxiv.org 11-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.12188.pdf

深入探究

如何將 CRS 應用於其他類型的生成模型，例如生成對抗網絡 (GANs)？

將 CRS 應用於 GANs 存在挑戰性，因為 GANs 的訓練方式與擴散模型截然不同。

GANs 缺乏明確的機率分佈： GANs 並沒有像擴散模型那樣明確地對數據分佈進行建模，而是通過生成器和判別器之間的對抗過程來學習生成逼真的樣本。這意味著我們無法直接套用 CRS 中基於機率分佈距離的概念來調整 GANs 的訓練過程。

CRS 依賴於前向過程： CRS 的核心思想是通過控制前向過程中機率分佈的變化速率來提高生成效率。然而，GANs 並沒有類似於擴散模型中的前向過程，因此無法直接應用 CRS。
儘管存在這些挑戰，我們可以探索一些潛在方向來將 CRS 的核心理念應用於 GANs：

設計類似於 CRS 的訓練策略： 可以嘗試設計一種類似於 CRS 的訓練策略，通過控制 GANs 訓練過程中某些關鍵指標的變化速率來提高生成效率。例如，可以考慮控制生成器和判別器損失函數的變化速率，或者控制生成樣本多樣性的變化速率。

結合 GANs 和擴散模型： 近年來出現了一些結合 GANs 和擴散模型的生成模型，例如 Generative Adversarial Diffusion Models (GADM)。這些模型可能為應用 CRS 提供新的思路，例如可以嘗試在擴散過程中使用 GANs 來輔助生成更逼真的樣本。
總而言之，將 CRS 應用於 GANs 需要克服一些挑戰，但也存在一些潛在的研究方向。

如果數據集的機率分佈非常複雜，CRS 是否仍然有效？

當數據集的機率分佈非常複雜時，CRS 的有效性會受到一定影響，但仍然是一個值得嘗試的方法。

CRS 的核心優勢： CRS 的核心優勢在於它能夠根據數據分佈的變化速率自適應地調整噪聲調度，從而在保證生成質量的同時提高生成效率。即使數據分佈非常複雜，CRS 仍然可以捕捉到數據分佈中不同區域的變化速率差異，並相應地調整噪聲調度。

潛在問題： 當數據分佈非常複雜時，CRS 可能会遇到以下问题：

難以準確估計機率分佈距離： 複雜的數據分佈可能導致難以準確估計 CRS 中使用的機率分佈距離，進而影響噪聲調度的準確性。
需要更精細的距離度量： 現有的距離度量，例如 FID，可能不足以捕捉複雜數據分佈的細微差異。

應對方案：

探索更强大的距離度量： 可以嘗試使用更強大的距離度量來捕捉複雜數據分佈的細微差異，例如 Wasserstein 距離或其他基於最优传输理论的距離度量。
結合其他技術： 可以嘗試將 CRS 與其他技術結合起來，例如分层式扩散模型或条件式生成模型，以更好地處理複雜的數據分佈。
總而言之，當數據集的機率分佈非常複雜時，CRS 的有效性可能會受到一定影響，但仍然是一個值得嘗試的方法。可以通過探索更强大的距離度量或結合其他技術來進一步提升 CRS 在處理複雜數據分佈時的性能。

能否設計一種無需依賴特徵模型就能直接在像素空間中測量機率分佈距離的方法，以進一步提升 CRS 的性能？

設計一種無需依賴特徵模型、直接在像素空間中測量機率分佈距離的方法，對於提升 CRS 性能具有重要意義，但也面臨著挑戰。
現有方法的局限性：

特徵模型的偏差： 目前 CRS 依赖于预先训练的特征模型（如 Inception-V3）来提取图像特征，并基于这些特征计算機率分佈距离。然而，特征模型本身可能存在偏差，例如对于特定数据集或图像风格的偏好，这可能会影响 CRS 的效果。

像素空間的高维度性： 直接在像素空間中计算機率分佈距离會面临高维度性的挑战，因为图像的像素数量庞大，这会导致计算量巨大，而且容易受到噪声的影响。
潜在的研究方向：

基于最优传输理论的方法： 最优传输理论提供了一种在不同機率分佈之间建立映射关系的框架，可以用于直接在像素空間中计算機率分佈距离。例如，可以使用 Wasserstein 距离来衡量将一个分佈转换为另一个分佈所需的最小“成本”。

基于信息论的方法： 信息论提供了一些用于衡量两个機率分佈之间差异的指标，例如 Kullback-Leibler (KL) 散度和互信息。可以探索如何利用这些指标来设计新的距離度量，直接在像素空間中计算機率分佈距离。

结合自监督学习： 可以尝试利用自监督学习方法来学习更适合于特定数据集或任务的图像表征，并基于这些表征来计算機率分佈距离，从而避免对预先训练的特征模型的依赖。
挑战与展望：
直接在像素空間中测量機率分佈距离是一个具有挑战性的问题，需要克服高维度性和计算效率等方面的挑战。然而，如果能够找到有效的解决方案，将可以进一步提升 CRS 的性能，并扩展其应用范围。