Consistency Models(OpenAI) Consistency Models 主持人博士:欢迎各位尊敬的专家,今天我们讨论的主题是一致性模型,这一旨在通过保持扩散模型的质量和灵活性来加速生成速度的新一代生成模型。让我们先请对扩散模型非常熟悉的宋爱丽博士提供一个概述,并讨论其局限性。 宋爱丽博士:谢谢主持人。让我们从扩散模型开始。这些模型...
4. Consistency Models 怎么用 采样/推理 训练 5. 实验 参考 生成模型的核心包括以下部分 扩散过程:也可以叫Sampler,一般包括大量的公式推导,用于描述前向和反向过程如何进行,为什么成立。 预测模型:最早以U-Net为主,当前多为DiT(Diffusion Transformer)结构,变种也有很多,但总体结构均为DiT块的堆叠。 条件控制:Condi...
(每个epoch可以定期评估所有目标一次以上,但保持评估范围不变需要每个epoch进行O(n2)次评估,其中n是训练示例的数量。) 2平均教师法 为了克服时间集成的局限性,我们提出了平均模型权重而不是预测。由于教师模型是连续学生模型的平均值,我们称之为平均教师法(图1)2)。在训练步骤中平均模型权重往往会产生比直接使用最终...
Consistency Models 本文提出的 Consistency Model,从设计上就支持单步生成,同时也支持多步采样,使得我们能够在采样速度和生成质量上进行灵活权衡。CM 有两种训练模式:蒸馏模式和原生训练模式。在蒸馏模式中,CM 可以对一个预训练的扩散模型进行知识蒸馏,得到一个单步采样器,对比其他蒸馏加速采样的方法,生图质量大大提升,...
Consistency Models 一致性模型 CM[1] 背景 令pdata(x)为数据分布,扩散模型通过一个随机微分方程 SDE 来扰动pdata(x)进行加噪 : (1)dxt=μ(xt,t)dt+σ(t)dwt 通常情况下,设计式 (1) 中的μ(⋅,⋅),σ(⋅)使得pT(x)为易处理的高斯分布π(x)。
接下来是 Consistency Models: Consistency Models 的优势: 1. 训练简单高效:通过专注于一致性属性,这些模型可能简化训练过程,确保模型的去噪输出在重新噪声化时统计上一致,可能带来更稳定的训练动态。 2. 去噪的灵活性:它们在去噪函数的类型上具有灵活性,只要保持一致性,就可以采用不同的模型架构或方法。 3. ...
扩散模型显著地提升了图片、音频、视频生成领域,这种模型依赖迭代的采样过程,从而导致生成速度很慢。为了解决生成慢的问题, 一致性模型被提出。这种模型的核心思想是从相同轨迹上任何一点开始采样,最终的输出…
Consistency Models是可以看成是一种新的生成模型,旨在解决传统扩散模型生成速度慢的问题。该模型通过直接将噪声数据映射回无噪声的干净数据,避免了迭代去噪的过程,从而能够通过单步生成数据,大幅提升了生成速度。尽管如此,Consistency Models也支持多步生成,以便在必要时通过额外的步骤进一步提高生成数据的质量。Consistency ...
Consistency Models 的概念 回顾一下 diffusion 的采样过程,从先验分布 (x_{t_N}, t_N) 出发,推导采样过程 (x_{t_N}, t_N) \rightarrow (x_{t_{N-1}}, t_{N-1})\rightarrow ... \rightarrow (x_{t_0}, t_0) Consistency Models 假设存在一个函数 f ,对于上述过程中的每个点,f都能输...
Consistency Models 可以用蒸馏预训练扩散模型的方式进行训练,也可以作为独立的生成模型进行训练。 研究团队通过实验证明 Consistency Models 在 one-step 和 few-step 生成中优于现有的扩散模型蒸馏方法。例如,在 one-step 生成方面,Consistency Models 在 CIFAR-10 上实现了新的 SOTA FID 3.55,在 ImageNet 64 x ...