このAI論文は、高度な潜在的一致モデルとLoRA蒸留によってテキストから画像を生成するタスクを革新するLCM-LoRAを紹介しています

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潜在拡散モデルは機械学習における生成モデルであり、特に確率モデリングで使用されます。これらのモデルはデータセットの潜在的な構造や潜在変数を捉えることを目指しており、リアルなサンプルの生成や予測に焦点を当てています。これらは時間とともにシステムの進化を記述します。これは、一連のステップや拡散プロセスを通じて初期分布から目的の分布へのランダム変数のセットの変換を指すことができます。

これらのモデルはODE-Solverのメソッドに基づいていますが、推論ステップの数を減らす一方で、特にクラシファイアフリーガイダンスを組み込む場合にはかなりの計算オーバーヘッドを要求します。Guided-Distillなどの蒸留法は有望ですが、その計算要件が高いため改善が必要です。

こうした課題に取り組むために、潜在一貫性モデルの必要性が浮かび上がってきました。彼らのアプローチでは、Augmented Probability Floe ODE問題として逆拡散プロセスを取り扱い、潜在空間での解を予測し、数値ODEソルバーを介した反復的な解決の必要性を回避します。これにより、高解像度画像の顕著な合成にはわずか1〜4の推論ステップがかかります。

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清華大学の研究者は、LoRA蒸留をStable-Diffusionモデル（SD-V1.5、SSD-1B、SDXLなど）に適用することで、LCMの潜在的な可能性を拡大しました。彼らは、優れた画像生成品質を実現することで、メモリ消費を大幅に削減しながら大規模なモデルにLCMの適用範囲を広げました。アニメ、フォトリアル、ファンタジー画像などの特殊なデータセットでは、Latent Consistency Distillation（LCD）を使用して事前学習されたLDMをLCMに蒸留するか、LCFを使用してLCMを直接微調整するなど、追加のステップが必要です。しかし、カスタムデータセットにおいて高速でトレーニングフリーな推論を実現することは可能でしょうか。

チームは、これに答えるためにさまざまなStable-Diffusionで微調整されたモデルに直接接続できるトレーニングフリーの高速化モジュールであるLCM-LoRAを紹介します。LoRAのフレームワークの中で、得られたLoRAパラメータは元のモデルパラメータにシームレスに統合することができます。チームは、潜在一貫性モデル（LCMs）の蒸留プロセスにLoRAを使用することの実現可能性を示しました。LCM-LoRAパラメータは他のLoRAパラメータと直接組み合わせることができ、特定のスタイルのデータセットで微調整することができます。これにより、追加のトレーニングなしで特定のスタイルで画像を生成することができます。したがって、これらは多様な画像生成タスクにおいて普遍的に適用可能なアクセラレータを表します。

この革新的なアプローチにより、反復ステップの必要性が大幅に削減され、テキスト入力からの高信頼性画像の迅速な生成が可能となり、最先端のパフォーマンス基準を設定しています。LoRAはパラメータの変更する必要のあるボリュームを大幅に削減し、計算効率を向上させ、データが少なくてもモデルの改良を可能にします。

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