Applying Guidance in a Limited Interval Improves Sample and Distribution Quality in Diffusion Models
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本研究は、画像生成のための拡散モデルにおいて、ガイダンスという技術を適用することで、サンプルの品質と分布の品質を向上させることを目指しています。これまでの研究では、画像生成の過程全体で一定のガイダンスの重みが適用されてきました。しかし、本研究では、ガイダンスはノイズレベルが高い時点では有害であり、ノイズレベルが低い時点ではほとんど必要ないことを示しています。そのため、ガイダンスを特定のノイズレベルの範囲に制限することで、推論速度と結果の品質を向上させることができます。この制限されたガイダンスの範囲により、ImageNet-512におけるFIDの記録が1.81から1.40に大幅に改善されました。また、さまざまなサンプラーパラメータ、ネットワークアーキテクチャ、データセット（Stable Diffusion XLを含む）において、定量的にも定性的にも有益であることを示しています。したがって、ガイダンスを使用するすべての拡散モデルにおいて、ガイダンスの範囲をハイパーパラメータとして公開することを提案しています。
本研究の目的は、ガイダンスの効果を最大限に引き出すための最適なガイダンス範囲を見つけることです。ガイダンスは、画像生成の過程において特定のノイズレベルでのみ有益であり、高いノイズレベルでは変動性を減少させ、低いノイズレベルではほとんど必要ありません。そのため、ガイダンスを中間のノイズレベルの範囲に制限することで、ガイダンスの有害な影響を回避し、計算コストを削減することができます。最適なガイダンス範囲により、ImageNet-512におけるFIDの改善と視覚的な品質の向上が実証されました。
本研究では、大規模なデータセットであるImageNet-512を使用しました。データセットの詳細な名前や利用可否については記載されていませんが、データセットは高品質な画像合成のためのトレーニングに使用されました。
本研究では、ガイダンスの効果を最大限に引き出すための手法を提案しています。具体的には、ガイダンスを中間のノイズレベルの範囲に制限することで、ガイダンスの有益な効果を最大化し、計算コストを削減します。この手法により、画像生成の過程におけるガイダンスの効果を定量的に評価し、FIDの改善を実証しています。また、この手法はさまざまなサンプラーパラメータ、ネットワークアーキテクチャ、データセットに対して有益であることも示されています。
本研究により、ガイダンスの効果を最大限に引き出すための最適なガイダンス範囲が明らかになりました。ガイダンスは、高いノイズレベルでは変動性を減少させ、低いノイズレベルではほとんど必要ありませんが、中間のノイズレベルでは画像の特徴をより明確に選択し、視覚的により鮮明な結果を生み出す効果があります。最適なガイダンス範囲により、ImageNet-512におけるFIDが改善され、結果の品質も向上しました。この効果は、さまざまな条件下で一貫して確認されており、ガイダンスを使用するすべての拡散モデルにおいてガイダンス範囲を考慮することが重要であることが示されました。