DeepSchool

Consistency models

Диффузионные модели сейчас — популярные генераторы в различных областях, включая генерацию изображений, видео, музыки и многого другого. Однако в отличие от тех же GANs-моделей, диффузионные обычно требуют запуска большого количества forward-ов, что существенно замедляет генерацию. Мы с вами уже рассмотрели несколько способов ускорения диффузионных моделей за счёт уменьшения количества шагов (InstaFlow, Дистилляция диффузии: часть 1, часть 2). А сегодня мы познакомимся с ещё одним популярным методом для ускорения — Consistency models.

Основная идея метода — обучение модели, обладающей свойством self-consistency. Это модель, которая переводит различные точки траектории диффузионного процесса в одну: f(x, t) = f(x1, t1).

Обучив такую модель, мы получаем генератор, который сможет теперь работать как за один, так и за несколько шагов. Аналогичную модель можно построить уже для латентного пространства — так мы получим Latent consistency models. Об основных моментах, связанных с данными моделями (особенностях их обучения, результатах в картинках и метриках), мы и поговорили в новой статье: https://deepschool-pro.notion.site/Consistency-models-93c3794b38034d558208660b732e5377?pvs=4

DeepSchool on Notion

Consistency models | Notion

Автор: Нина Коновалова

www.tgoop.com/deep_school/465

5.6K viewsedited  Dec 4 at 15:22

Consistency models

Диффузионные модели сейчас — популярные генераторы в различных областях, включая генерацию изображений, видео, музыки и многого другого. Однако в отличие от тех же GANs-моделей, диффузионные обычно требуют запуска большого количества forward-ов, что существенно замедляет генерацию. Мы с вами уже рассмотрели несколько способов ускорения диффузионных моделей за счёт уменьшения количества шагов (InstaFlow, Дистилляция диффузии: часть 1, часть 2). А сегодня мы познакомимся с ещё одним популярным методом для ускорения — Consistency models.

Основная идея метода — обучение модели, обладающей свойством self-consistency. Это модель, которая переводит различные точки траектории диффузионного процесса в одну: f(x, t) = f(x1, t1).

Обучив такую модель, мы получаем генератор, который сможет теперь работать как за один, так и за несколько шагов. Аналогичную модель можно построить уже для латентного пространства — так мы получим Latent consistency models. Об основных моментах, связанных с данными моделями (особенностях их обучения, результатах в картинках и метриках), мы и поговорили в новой статье: https://deepschool-pro.notion.site/Consistency-models-93c3794b38034d558208660b732e5377?pvs=4

BY DeepSchool