基於有限差分逼近策略的免訓練自適應擴散模型

Основні поняття

本文提出了一種名為 AdaptiveDiffusion 的新型 diffusion 模型加速方法，該方法可以根據輸入提示自適應地減少去噪過程中的噪聲預測步驟，從而在保持生成質量的同時顯著提高效率。

Анотація

論文概述
本論文提出了一種名為 AdaptiveDiffusion 的新型 diffusion 模型加速方法，旨在解決現有去噪技術計算成本高、延遲大的問題。AdaptiveDiffusion 的核心思想是根據輸入提示自適應地減少去噪過程中的噪聲預測步驟數，同時保持最終輸出品質。
研究背景
Diffusion 模型在高品質圖像和視頻合成方面取得了巨大成功，但其去噪技術通常基於逐步噪聲預測，計算量大，導致交互應用程序的延遲過高。現有的 diffusion 模型加速方法主要集中在減少採樣步驟、優化模型架構和並行推理三個方面，但大多數策略都是為所有提示數據設計的固定加速模式。
研究方法
AdaptiveDiffusion 基於以下觀察結果：不同提示可能需要不同步驟的噪聲預測才能獲得與原始去噪過程相同的內容。因此，有必要探索一種提示自適應加速範式，以考慮不同提示之間的去噪差異。
AdaptiveDiffusion 的關鍵見解是噪聲預測的冗餘度與時間相鄰潛在變量之間的三階微分分佈高度相關。這種關係可用於設計有效的跳步策略，允許我們決定何時重用先前的噪聲預測結果以及何時繼續進行新的計算。
具體而言，AdaptiveDiffusion 使用三階潛在差異來評估每個時間步長處噪聲預測的冗餘度，反映了策略對輸入信息的依賴性，從而實現了提示自適應加速範式。
實驗結果
在圖像和視頻 diffusion 模型上進行的大量實驗證明了 AdaptiveDiffusion 的有效性。結果表明，該方法可以在去噪過程中實現高達 5.6 倍的加速，同時更好地保持生成質量。
主要貢獻
本論文的主要貢獻有三方面：

據我們所知，該方法是第一個從噪聲預測的步數減少方面探索自適應 diffusion 加速的方法，該方法為不同的提示制定了不同的跳步路徑。
提出了一種新的方法，即 AdaptiveDiffusion，它開發了一種即插即用的標準來決定是應該從先前的噪聲結果中推斷還是重用噪聲預測。
在各種 diffusion 模型和任務上進行的大量實驗證明了 AdaptiveDiffusion 在效率、性能和泛化能力之間的優越性。

總結
AdaptiveDiffusion 代表了自適應高效 diffusion 的重大進步，為解決與順序去噪技術相關的高計算成本挑戰提供了一種實用的解決方案。

Статистика

AdaptiveDiffusion 在 SD-v1-5 模型上使用 DPM-Solver++ 採樣器時，平均 LPIPS 達到 0.092，生成圖像質量幾乎無損。
AdaptiveDiffusion 在 SDXL 模型上使用 Euler 採樣器時，平均加速比達到 2.01 倍。
在 ImageNet 數據集上，AdaptiveDiffusion 在 LDM-4 模型上實現了近 5.6 倍的加速，同時保持了高生成質量。
在視頻生成任務中，AdaptiveDiffusion 在 I2VGen-XL 模型上實現了 2.1 倍的加速，在 ModelScopeT2V 模型上實現了 1.46 倍的加速，同時保持了幀級和時序上的高生成質量。

Ключові висновки, отримані з

Training-Free Adaptive Diffusion with Bounded Difference Approximation Strategy

by Hancheng Ye,... о arxiv.org 10-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.09873.pdf

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AdaptiveDiffusion 如何與其他 diffusion 模型加速方法（例如模型量化、知識蒸餾）相結合？

AdaptiveDiffusion 的設計理念可以與其他 diffusion 模型加速方法相結合，進一步提升模型效率。以下是一些可能的結合方式：

模型量化與 AdaptiveDiffusion： 模型量化通過降低模型參數的精度來減少計算量和内存占用。將 AdaptiveDiffusion 與模型量化結合，可以在保持模型精度的同時，通過減少噪聲預測步驟和降低模型計算精度，實現更顯著的加速效果。例如，可以將量化後的 SDXL 模型作為 AdaptiveDiffusion 的噪聲預測模型，在量化模型的基礎上，根據輸入提示自適應地跳過部分噪聲預測步驟。

知識蒸餾與 AdaptiveDiffusion： 知識蒸餾通過將大型教師模型的知識遷移到小型學生模型，來提升學生模型的性能和效率。可以將 AdaptiveDiffusion 的自適應跳步策略應用於知識蒸餾過程中，例如，在訓練過程中，根據教師模型在不同 timestep 的噪聲預測結果，自適應地調整學生模型的學習目標，讓學生模型更關注於重要的 timestep，從而提升蒸餾效率和學生模型的生成質量。

模型量化、知識蒸餾與 AdaptiveDiffusion： 可以將模型量化、知識蒸餾和 AdaptiveDiffusion 三種方法结合起来，构建一个高效的 diffusion 模型加速框架。例如，可以先使用知识蒸馏方法，将大型 diffusion 模型的知识迁移到小型模型，然后对小型模型进行量化，最后将 AdaptiveDiffusion 应用于量化后的小型模型，实现模型尺寸、计算量和生成时间的三重优化。
需要注意的是，在结合不同的加速方法时，需要仔细调整各个方法的参数，以达到最佳的平衡效果。

是否存在其他高階統計量可以用於更準確地估計噪聲預測的冗餘度？

除了三階 latent difference，其他高階統計量也可能用於更準確地估計噪聲預測的冗餘度。以下是一些潛在的選項：

高階 latent difference 的變體： 可以探索三階 latent difference 的變體，例如考慮不同 timestep 之間的加權平均值，或者引入時間窗口，計算窗口內 latent difference 的統計量，以更精確地捕捉 latent 的變化趨勢。

基於信息熵的統計量： 信息熵可以衡量數據的混亂程度。可以計算 latent 在不同 timestep 的信息熵，熵值較低的 timestep 通常表示 latent 變化較小，噪聲預測的冗餘度較高，可以考慮跳過。

基於特徵圖的統計量： 可以分析噪聲預測模型在不同 timestep 的特徵圖，提取特徵圖的統計量，例如均值、方差、信息熵等，用於判斷噪聲預測的冗餘度。

學習 based 的方法： 可以訓練一個輕量級的模型，用於預測每個 timestep 的噪聲預測冗餘度。該模型可以將 latent、timestep embedding、文本提示等信息作為輸入，輸出跳過的概率。
需要注意的是，選擇合适的统计量需要根据具体的模型和任务进行实验验证，以找到最优的指标。

AdaptiveDiffusion 的設計理念是否可以應用於其他基於迭代優化的生成模型？

AdaptiveDiffusion 的設計理念，即根據輸入信息自適應地調整迭代步驟，可以應用於其他基於迭代優化的生成模型，例如：

生成对抗网络 (GANs)： GANs 的训练过程也是一个迭代优化的过程，可以根据生成器在不同迭代轮数的生成结果，自适应地调整判别器的训练策略，或者跳过部分生成器的更新步骤，以提升训练效率。

变分自编码器 (VAEs)： VAEs 的训练过程需要迭代优化变分下界，可以根据变分下界在不同迭代步骤的变化情况，自适应地调整编码器和解码器的学习率，或者跳过部分参数更新步骤，以加速训练过程。

其他迭代優化算法： 很多机器学习算法都依赖于迭代优化，例如梯度下降法、牛顿法等。AdaptiveDiffusion 的设计理念可以启发这些算法，根据优化目标函数在不同迭代步骤的变化情况，自适应地调整学习率、迭代步长等参数，以提升优化效率。
总而言之，AdaptiveDiffusion 的核心思想是根据具体情况自适应地调整迭代过程，这种思想可以应用于各种基于迭代优化的算法和模型，以提升效率和性能。