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解耦再合并：提升扩散模型训练效果
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原文中文，约1700字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文提出了多种创新的扩散模型训练框架和策略，如Patch Diffusion、DDM和SFERD，旨在提升生成效果和训练效率。通过引入条件分数函数、时间步骤调度和动量衰减等方法，显著降低计算成本并提高图像质量，为扩散模型的实际应用提供了新的视角和解决方案。
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关键要点
- 提出了名为Patch Diffusion的通用Patch-wise训练框架，通过引入新的条件分数函数和多尺度Patch训练，显著减少训练时间成本并提高数据效率。
- DDM扩散模型将复杂的扩散过程分解为两个简单过程，显著提高生成效果和速度，并在少量函数评估中优于以前的DPM。
- 扩散桥模型通过学习扩散桥分数，将一种分布映射到另一种分布，支持图像编辑等应用中的非随机噪声信息。
- SFERD模型利用教师模型的注意力引导和语义梯度预测器，降低学生模型的拟合误差，实现高质量样本生成，超越现有扩散方法。
- One More Step（OMS）方法通过整合简约网络和额外步骤，提高图像保真度，协调训练和推理之间的差异。
- Step-Adaptive Training策略通过分组微调时间步长，显著提高模型性能并降低计算成本，采用课程学习思想改善训练过程。
- 提出的课程学习时间步骤调度和动量衰减策略显著减少训练时间并提高生成图像质量。
- Diffusion Model Patching (DMP)方法通过动态门控机制提升预训练扩散模型性能，仅增加少量参数和训练迭代。
❓
延伸问答
Patch Diffusion训练框架的核心创新是什么？
Patch Diffusion的核心创新是新的条件分数函数，通过在Patch级别引入Patch位置作为附加坐标通道，显著减少训练时间成本并提高数据效率。
DDM扩散模型是如何提高生成效果的？
DDM通过将复杂的扩散过程分解为两个简单过程，显著提高生成效果和速度，并在少量函数评估中优于以前的DPM。
SFERD模型的主要功能是什么？
SFERD模型利用教师模型的注意力引导和语义梯度预测器，降低学生模型的拟合误差，实现高质量样本生成。
One More Step（OMS）方法如何提高图像保真度？
OMS方法通过整合简约网络和额外步骤，提高图像保真度，并协调训练和推理之间的差异。
Step-Adaptive Training策略的主要优势是什么？
Step-Adaptive Training通过分组微调时间步长，提高模型性能并降低计算成本，采用课程学习思想改善训练过程。
Diffusion Model Patching (DMP)方法的工作原理是什么？
DMP通过在输入空间中插入可学习的提示，利用动态门控机制选择并组合提示，提升预训练扩散模型的性能。
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