今天我要为大家讲解一个最近在图像生成领域持续热门的话题 – 扩散模型及其加速方法。内容安排如下:
第一部分 什么是扩散模型
第二部分 扩散模型的问题与 DeepCache 方法
第三部分 DeepCache 的实现原理和策略
第四部分 DeepCache 的实验结果
第五部分 DeepCache 的代码实现
下面让我们一一进入这些内容。
第一部分 什么是扩散模型
扩散模型是一类基于深度神经网络的生成模型, 可以生成逼真的图像。它的基本思路是, 从一张随机噪声图像开始, 通过多步推理逐步去除图像中的噪声, 合成出清晰的图片。代表模型有 Stable Diffusion 等。
第二部分 扩散模型的问题与 DeepCache 方法
扩散模型需要进行多步计算, 每一步都要运行完整的模型去噪, 非常耗时。而在邻近去噪步骤中, 模型深层特征变化很小。这启发了 DeepCache 方法。
DeepCache 的核心思路是重用相似的深层特征, 只更新浅层特征。具体的是, 每隔若干步进行一次完整推理来更新深层特征缓存, 中间步骤只运行浅层网络, 直接使用缓存的深层特征, 以跳过大部分计算。
第三部分 DeepCache 的实现原理和策略
DeepCache 利用了 U 型网络的跳过连接结构。在下采样和上采样中, 通过跳过连接传递更多信息。作者发现, 上采样时深层特征变化很小, 主要采集了全局信息。所以可以重用深层特征缓存, 只更新浅层特征。
DeepCache 提出了均匀缓存和非均匀缓存两种策略。均匀缓存是固定每 N 步全网推理一次。非均匀缓存根据层特征变化情况动态调整不同层的缓存频率。
第四部分 DeepCache 的实验结果
作者在多个模型上验证了 DeepCache, 包括 Stable Diffusion、LDM 和 DDPM, 都取得了显著的加速效果。仅用简单的均匀缓存, 就可使 Stable Diffusion 加速 2.3 倍, 几乎无损。
第五部分 DeepCache 的代码实现
DeepCache 的实现很简单, 只需要用它提供的模型替换原始模型, 接口调用方式不变, 就可以实现加速效果。
以上是我对 DeepCache 方法的全面概述。它无需训练就可以轻松实现扩散模型的显著加速, 是一个非常有价值的工作。更多细节我们可以在讨论时继续深入。如果有任何问题, 欢迎同学们积极提出, 我们一起讨论。
