无需任何训练,加速扩散模型的DeepCache开源！

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。