Neural Residual Diffusion Models for Deep Scalable Vision Generation
作者: Zhiyuan Ma, Liangliang Zhao, Biqing Qi, Bowen Zhou
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-06-19 (更新: 2024-07-21)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出神经残差扩散模型(Neural-RDM)，解决深度视觉生成模型的可扩展性问题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 扩散模型 深度学习 视觉生成 残差网络 可扩展性 图像生成 视频生成
📋 核心要点
- 深度堆叠网络在扩散模型中提升生成能力，但易导致数值误差和噪声预测能力下降，限制了模型的可扩展性。
- 论文核心思想是利用残差单元与反向扩散过程的动态一致性，引入可学习门控残差参数改进深度生成网络。
- 实验结果表明，提出的神经残差模型在图像和视频生成任务上取得了SOTA性能，并支持大规模可扩展训练。
📝 摘要（中文）
目前最先进的扩散模型越来越多地采用深度堆叠网络（例如，U-Net或Transformer），以促进视觉生成模型类似大型语言模型（LLM）的生成能力。然而，深度堆叠网络会直观地导致数值传播误差，并降低生成数据上的噪声预测能力，从而阻碍视觉生成模型的大规模深度可扩展训练。本文首先揭示了神经网络能够有效执行生成去噪的本质在于，其内在的残差单元与输入信号的反向扩散过程具有一致的动态特性，从而支持卓越的生成能力。在此基础上，我们基于两种常见的深度堆叠网络，提出了一个统一且大规模可扩展的神经残差扩散模型框架（简称Neural-RDM），通过引入一系列符合生成动态的可学习门控残差参数，对深度生成网络的常见架构进行简单而有意义的改变。在各种生成任务上的实验结果表明，所提出的神经残差模型在图像和视频的生成基准上获得了最先进的分数。严格的理论证明和广泛的实验也证明了这种与动态建模一致的简单门控残差机制在提高生成内容的保真度和一致性以及支持大规模可扩展训练方面的优势。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决深度视觉生成模型，特别是基于扩散模型的生成模型，在扩展到非常深的架构时遇到的训练困难和性能瓶颈。现有方法在堆叠更深的网络时，容易出现数值传播误差，导致噪声预测能力下降，最终限制了模型生成高质量、高一致性内容的能力。
核心思路：论文的核心思路是利用神经网络中残差单元的内在特性，即残差单元的动态特性与扩散模型的反向扩散过程具有一致性。通过这种一致性，可以更好地控制信息在深度网络中的传播，从而减轻数值误差，提高模型的稳定性和可扩展性。
技术框架：Neural-RDM框架基于常见的深度堆叠网络（如U-Net或Transformer），并在其基础上引入了一系列可学习的门控残差参数。这些门控残差参数被设计成符合生成动态，从而能够更好地控制信息的流动，并提高模型的生成能力。整体框架仍然是扩散模型的标准流程，即前向扩散过程添加噪声，反向扩散过程去噪生成数据，只是在网络结构上进行了改进。
关键创新：论文的关键创新在于发现了残差单元与反向扩散过程的动态一致性，并基于此提出了门控残差机制。这种机制能够有效地控制信息在深度网络中的传播，从而减轻数值误差，提高模型的稳定性和可扩展性。与现有方法相比，Neural-RDM通过更精细地控制残差连接，实现了更好的性能和可扩展性。
关键设计：关键设计包括：1) 引入可学习的门控参数来控制残差连接的强度，这些门控参数是根据生成动态学习的；2) 将门控残差机制应用于两种常见的深度堆叠网络（U-Net和Transformer），证明了其通用性；3) 损失函数仍然采用扩散模型的标准损失函数，没有引入额外的损失项。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Neural-RDM在图像和视频生成基准上取得了SOTA性能。例如，在图像生成任务上，Neural-RDM相比于现有方法，在FID和IS等指标上均有显著提升。此外，实验还证明了Neural-RDM具有良好的可扩展性，可以训练更深的网络，从而获得更好的生成效果。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于图像和视频生成领域，例如高质量图像合成、视频编辑、内容创作等。通过提高生成模型的可扩展性，可以训练更大规模的模型，从而生成更逼真、更具创造性的内容。此外，该方法还可以应用于其他生成任务，如音频生成、3D模型生成等，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
The most advanced diffusion models have recently adopted increasingly deep stacked networks (e.g., U-Net or Transformer) to promote the generative emergence capabilities of vision generation models similar to large language models (LLMs). However, progressively deeper stacked networks will intuitively cause numerical propagation errors and reduce noisy prediction capabilities on generative data, which hinders massively deep scalable training of vision generation models. In this paper, we first uncover the nature that neural networks being able to effectively perform generative denoising lies in the fact that the intrinsic residual unit has consistent dynamic property with the input signal's reverse diffusion process, thus supporting excellent generative abilities. Afterwards, we stand on the shoulders of two common types of deep stacked networks to propose a unified and massively scalable Neural Residual Diffusion Models framework (Neural-RDM for short), which is a simple yet meaningful change to the common architecture of deep generative networks by introducing a series of learnable gated residual parameters that conform to the generative dynamics. Experimental results on various generative tasks show that the proposed neural residual models obtain state-of-the-art scores on image's and video's generative benchmarks. Rigorous theoretical proofs and extensive experiments also demonstrate the advantages of this simple gated residual mechanism consistent with dynamic modeling in improving the fidelity and consistency of generated content and supporting large-scale scalable training. Code is available at https://github.com/Anonymous/Neural-RDM.