Revolutionierung der Bildgenerierung durch Rektifizierte Diffusion

Diffusionsmodelle haben die visuelle Generierung erheblich verbessert, werden jedoch durch langsame Generierungsgeschwindigkeiten behindert, die auf die rechenintensive Natur der Lösung generativer ODEs zurückzuführen sind. Der rektifizierte Fluss, eine allgemein anerkannte Lösung, verbessert die Generierungsgeschwindigkeit, indem er den ODE-Pfad begradigt. Zu seinen Schlüsselkomponenten gehören: 1) Verwendung der Diffusionsform des Flow-Matching, 2) Einsatz von "v-prediction" und 3) Durchführung einer Rektifikation (auch bekannt als Reflow). In diesem Artikel argumentieren wir, dass der Erfolg der Rektifikation in erster Linie auf der Verwendung eines vortrainierten Diffusionsmodells zur Gewinnung angepasster Paare von Rauschen und Samples beruht, gefolgt von einem erneuten Training mit diesen angepassten Rauschen-Sample-Paaren. Auf dieser Grundlage sind die Komponenten 1) und 2) überflüssig.

Bedeutung des "First-Order Approximate ODE Path"

Darüber hinaus betonen wir, dass Geradheit kein wesentliches Trainingsziel für die Rektifikation ist; vielmehr handelt es sich um einen Spezialfall von Flow-Matching-Modellen. Das wichtigere Trainingsziel ist es, einen "First-Order Approximate ODE Path" zu erreichen, der für Modelle wie DDPM und Sub-VP von Natur aus gekrümmt ist. Aufbauend auf dieser Erkenntnis schlagen wir "Rectified Diffusion" vor, das den Designraum und den Anwendungsbereich der Rektifikation verallgemeinert, um die breitere Kategorie der Diffusionsmodelle zu erfassen, anstatt auf Flow-Matching-Modelle beschränkt zu sein.

Validierung und Vorteile von "Rectified Diffusion"

Wir validieren unsere Methode an Stable Diffusion v1-5 und Stable Diffusion XL. Unsere Methode vereinfacht nicht nur das Trainingsverfahren von früheren Arbeiten, die auf rektifiziertem Fluss basieren (z. B. InstaFlow), sondern erzielt auch eine überlegene Leistung bei noch geringerem Trainingsaufwand.

Hintergrund: Diffusionmodelle und Herausforderungen

Diffusionsmodelle haben sich zu einem Eckpfeiler im Bereich der künstlichen Intelligenz entwickelt, insbesondere im Bereich der Bild- und Videogenerierung. Sie zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Allerdings geht diese hohe Qualität oft zu Lasten der Geschwindigkeit, da die zugrundeliegenden Berechnungen sehr komplex sind. Der Prozess der Generierung von Bildern aus Rauschen mithilfe dieser Modelle erfordert die Lösung komplexer mathematischer Gleichungen, die als "Generative ODEs" (gewöhnliche Differentialgleichungen) bekannt sind. Diese Berechnungen sind ressourcenintensiv und erfordern eine beträchtliche Rechenleistung, was zu längeren Wartezeiten bei der Generierung führt.

Rektifizierter Fluss: Ein Schritt in Richtung Effizienz

Um die Herausforderungen der Geschwindigkeit und Effizienz zu bewältigen, wurde das Konzept des "Rektifizierten Flusses" eingeführt. Diese Methode zielt darauf ab, den Generierungsprozess zu beschleunigen, indem der Pfad der ODE begradigt wird. Stellen Sie sich diesen Pfad als eine gewundene Straße vor; die Rektifikation ebnet diese Straße im Wesentlichen, so dass die Reise schneller und effizienter wird. Die drei Hauptkomponenten dieses Ansatzes umfassen die Verwendung eines auf Diffusion basierenden Flow-Matching-Mechanismus, die Implementierung von "v-prediction" und schließlich den Prozess der Rektifikation selbst.

"Rectified Diffusion": Erweiterung der Grenzen

Aktuelle Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass die Leistungsfähigkeit der Rektifikation nicht nur auf ihre Komponenten beschränkt ist, sondern auch auf die Verwendung eines bereits trainierten Diffusionsmodells zurückzuführen ist. Dieses vortrainierte Modell hilft, passende Paare von Rauschen und Bildern zu erhalten, die dann den Rektifikationsprozess durchlaufen. Diese Erkenntnis hat zu der Annahme geführt, dass zwei der drei Komponenten, nämlich die Diffusionsform des Flow-Matchings und die "v-prediction", möglicherweise nicht unbedingt erforderlich sind.

Über die Geradheit hinaus: Das Konzept des "First-Order Approximate ODE Path"

Darüber hinaus stellt sich heraus, dass das Erzwingen eines perfekt geraden Pfades möglicherweise nicht das optimale Ziel für die Rektifikation ist. Stattdessen konzentriert sich die Forschung nun auf das Erreichen eines "First-Order Approximate ODE Path". Dieser Pfad, der von Natur aus gekrümmt ist, hat sich als effektiver erwiesen, insbesondere bei beliebten Modellen wie DDPM und Sub-VP. Dieses Konzept hat zur Entwicklung von "Rectified Diffusion" geführt, einer neuen Methode, die darauf abzielt, den Anwendungsbereich der Rektifikation zu erweitern. Anstatt sich auf Flow-Matching-Modelle zu beschränken, zielt "Rectified Diffusion" darauf ab, eine größere Bandbreite von Diffusionsmodellen abzudecken und so die Grenzen der visuellen Generierung zu erweitern.

Quellenverzeichnis

https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1fzoaxd/straightness_is_not_your_need/ https://openreview.net/pdf/910c5efa5739a5d2bef83d432da87d3096712ebe.pdf https://www.cs.utexas.edu/~lqiang/rectflow/html/intro.html https://openreview.net/forum?id=XVjTT1nw5z https://arxiv.org/html/2410.05954 https://arxiv.org/pdf/2401.15443 https://www.researchgate.net/publication/380847372_RectifID_Personalizing_Rectified_Flow_with_Anchored_Classifier_Guidance https://nips.cc/virtual/2024/papers.html https://proceedings.mlr.press/v202/lee23j/lee23j.pdf https://www.arxiv-sanity-lite.com/?rank=pid&pid=2209.03003