Regularized Distribution Matching Distillation for One-step Unpaired Image-to-Image Translation
作者: Denis Rakitin, Ivan Shchekotov, Dmitry Vetrov
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2024-06-20
💡 一句话要点
提出正则化分布匹配蒸馏以解决无配对图像翻译问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 图像翻译 蒸馏训练 扩散模型 无配对学习 计算机视觉
📋 核心要点
- 现有的扩散模型在压缩为高效生成器时，常常面临生成质量下降的问题，尤其是在无配对图像翻译任务中。
- 本文提出的正则化分布匹配蒸馏方法，通过引入正则化机制，增强了无配对图像翻译的效果，适用于多种图像翻译任务。
- 实验结果表明，该方法在多个翻译任务中表现优异，甚至超越了传统的多步扩散基线，展示了其有效性。
📝 摘要（中文）
扩散蒸馏方法旨在将扩散模型压缩为高效的一步生成器，同时尽量保持生成质量。在此背景下，分布匹配蒸馏（DMD）为训练通用形式的一步生成器提供了合适的框架，适用于无条件生成。本文提出了一种修改版，称为正则化分布匹配蒸馏，适用于无配对图像到图像（I2I）问题。我们在多个翻译任务中展示了其经验性能，包括二维示例和不同图像数据集之间的I2I翻译，其表现与多步扩散基线相当或更优。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决无配对图像到图像翻译中的生成质量问题，现有方法在压缩扩散模型时常导致质量下降，尤其是对于无配对数据集。
核心思路：提出的正则化分布匹配蒸馏方法通过引入正则化项，增强了模型在无配对图像翻译中的表现，确保生成图像的质量与多步方法相当。
技术框架：该方法的整体架构包括数据预处理、正则化分布匹配蒸馏模块和生成器训练阶段，确保模型能够有效学习无配对数据中的映射关系。
关键创新：最重要的技术创新在于引入正则化机制，使得分布匹配蒸馏在无配对图像翻译中更为有效，显著提升了生成质量。与现有方法相比，该方法在处理无配对数据时表现出更强的适应性。
关键设计：在参数设置上，采用了特定的损失函数来平衡生成质量与训练稳定性，同时设计了适应性强的网络结构，以便更好地捕捉图像间的复杂关系。具体的网络架构和损失函数设计在实验部分进行了详细阐述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，正则化分布匹配蒸馏方法在多个图像翻译任务中表现出色，生成图像的质量与多步扩散基线相当或更优，具体提升幅度在不同任务中均有显著体现，验证了该方法的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括计算机视觉中的图像翻译、风格迁移和图像合成等任务。通过提高无配对图像翻译的质量，该方法可以在艺术创作、虚拟现实、游戏开发等多个领域产生实际价值，推动相关技术的发展与应用。
📄 摘要（原文）
Diffusion distillation methods aim to compress the diffusion models into efficient one-step generators while trying to preserve quality. Among them, Distribution Matching Distillation (DMD) offers a suitable framework for training general-form one-step generators, applicable beyond unconditional generation. In this work, we introduce its modification, called Regularized Distribution Matching Distillation, applicable to unpaired image-to-image (I2I) problems. We demonstrate its empirical performance in application to several translation tasks, including 2D examples and I2I between different image datasets, where it performs on par or better than multi-step diffusion baselines.