Distillation of Discrete Diffusion through Dimensional Correlations

📄 arXiv: 2410.08709v4 📥 PDF

作者: Satoshi Hayakawa, Yuhta Takida, Masaaki Imaizumi, Hiromi Wakaki, Yuki Mitsufuji

分类: cs.LG, math.NA, stat.ML

发布日期: 2024-10-11 (更新: 2025-05-09)

备注: 39 pages, ICML 2025 accepted

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出混合模型以解决离散扩散模型采样速度慢的问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 离散扩散模型 混合模型 蒸馏训练 维度相关性 生成建模 采样速度 高维数据处理

📋 核心要点

  1. 现有的离散扩散模型在捕捉元素间依赖关系时面临高维联合分布计算的挑战，导致采样速度慢。
  2. 本文提出的混合模型能够有效处理维度相关性，并设计了一组损失函数以蒸馏现有模型的多步迭代。
  3. 实验结果显示，该方法在图像和语言领域的预训练模型蒸馏中显著提高了采样效率。

📝 摘要（中文）

扩散模型在生成建模领域表现出色，但由于其迭代特性，采样速度较慢。尽管在连续领域中已有所改善，离散扩散模型在捕捉元素间的依赖关系方面仍面临独特挑战。本文提出了一种混合模型，能够处理维度相关性并保持可扩展性，同时提供了一组损失函数，用于蒸馏现有模型的迭代过程。实验结果表明，该方法在图像和语言领域的预训练离散扩散模型蒸馏中具有良好的效果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决离散扩散模型在采样速度上的不足，尤其是由于高维联合分布计算带来的效率问题。现有方法通常需要大量的采样步骤，导致实际应用受限。

核心思路：提出了一种混合模型，通过捕捉维度相关性来减少所需的采样步骤，从而提高采样速度。设计的损失函数能够有效地将传统模型的多步迭代蒸馏为少量步骤。

技术框架：整体架构包括混合模型的构建和损失函数的设计。模型通过处理维度相关性来优化采样过程，而损失函数则用于指导模型学习如何从多步迭代中提取有效信息。

关键创新：最重要的创新在于引入了混合模型的概念，使得离散扩散模型能够在处理高维数据时保持可扩展性，并有效捕捉元素间的依赖关系。与传统模型相比，该方法显著减少了所需的采样步骤。

关键设计：在损失函数的设计上，本文提出了一系列新颖的损失函数，能够引导模型学习维度间的相关性。此外，模型结构的选择也经过精心设计，以确保在处理高维数据时的效率和准确性。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的混合模型在蒸馏预训练离散扩散模型时，能够将所需的采样步骤从传统模型的多步减少到仅需几步，显著提高了采样效率。具体性能数据表明，模型在图像和语言领域的表现均优于基线方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括图像生成、自然语言处理等生成建模任务。通过提高离散扩散模型的采样速度，该方法可以在实际应用中实现更快的响应时间和更高的生成质量，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Diffusion models have demonstrated exceptional performances in various fields of generative modeling, but suffer from slow sampling speed due to their iterative nature. While this issue is being addressed in continuous domains, discrete diffusion models face unique challenges, particularly in capturing dependencies between elements (e.g., pixel relationships in image, sequential dependencies in language) mainly due to the computational cost of processing high-dimensional joint distributions. In this paper, (i) we propose "mixture" models for discrete diffusion that are capable of treating dimensional correlations while remaining scalable, and (ii) we provide a set of loss functions for distilling the iterations of existing models. Two primary theoretical insights underpin our approach: First, conventional models with element-wise independence can well approximate the data distribution, but essentially require {\it many sampling steps}. Second, our loss functions enable the mixture models to distill such many-step conventional models into just a few steps by learning the dimensional correlations. Our experimental results show the effectiveness of the proposed method in distilling pretrained discrete diffusion models across image and language domains. The code used in the paper is available at https://github.com/sony/di4c .