在火热的“AI 图像生成”领域，任意不同分辨率的无缝衔接扩散模型，出现了。

近日，来自清华大学和智谱 AI 的研究团队联合提出了一个新型级联模型——Relay Diffusion（RDM）。据介绍，运用该模型，扩散过程可以在任何新的分辨率或模型下无缝进行，而无需从纯噪声重新开始生成。

相关研究论文以“Relay Diffusion: Unifying diffusion process across resolutions for image synthesis”为题已发表在预印本网站 arXiv 上，相关代码已发布在 GitHub 上。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2309.03350

GitHub地址：

https://github.com/THUDM/RelayDiffusion

近些年来，扩散模型（Diffusion）在图像合成方面取得了巨大的成功，显著提升了

合成的质量。然而，扩散模型在合成高分辨率

时仍面临较大挑战，一是低分辨率的噪声调度很难直接用于高分辨率，研究者们需要为高分辨的场景谨慎地调节噪声调度表，且仍难以获得良好的结果；二是高分辨的训练过程需要大量资源，计算成本较高。

目前，一种普遍采用的解决方案是 latent (stable) diffusion 提出的在隐空间内训练，再映射回像素空间，但这种方法不可避免地会受到底层伪影（low-level artifacts）的影响；另一种方案则是训练一系列不同分辨率的超分扩散模型构成级联，现有的级联方法是有效的，但它需要在每个阶段从噪音开始完整采样，效率较低，且效果严重依赖于条件增强等训练技巧。

为了更好地解决上述问题，研究团队提出的级联模型 Relay Diffusion 在具备原有级联方法优点的同时，借助模糊扩散过程（blurring diffusion）和块状噪音（block noise），可以在任意不同分辨率间无缝衔接，就像“接力赛”一样，极大地减少了训练和采样的成本。

据论文描述，通过离散余弦变换频谱分析发现，相同噪声强度在更高的分辨率下对应于频率空间的信噪比（SNR）在低频部分更高，这意味着自然图像的低频信息没有被很好地破坏掉。

为此，该研究提出了一种像素点间具有相关性的块状噪音——block noise，它在高分辨率下对应的 SNR 在低频部分和高斯噪音在低分辨率下的 SNR 相当。

以 64×64 和 256×256 为例，Relay Diffusion 的整体流程为：先通过标准扩散过程生成低分辨率

，再将其上采样为每个 4×4 网格具有相同像素值的模糊高分辨率

，之后对每个 4×4 的网格独立进行模糊扩散过程（blurring diffusion）。

这样使得前向过程的终态和上采样的模糊

对齐，因此 Relay Diffusion 的第二阶段可以直接以模糊

为起始点，而不是现有级联方法中的纯高斯噪音。

实验结果显示，相比传统的级联扩散模型，Relay Diffusion 在生成高分辨率

时，省去了生成低频信息的部分，极大地节约了计算成本，同时更加简单，不需要以低分辨率

为条件和各种条件增强技巧，而且不需要重新设计或调节噪声调度表。

另外，Relay Diffusion 在节省成本的同时，还可以更快地达到更好的生成性能，在无条件数据集 CelebA-HQ-256 上达到了 SoTA 的 FID，在条件数据集 ImageNet-256 上达到了 SoTA 的 sFID 以及具有竞争力的 FID，大幅超过了 ADM、LDM、DiT 等模型。当不使用无分类器指导（CFG）时，Relay Diffusion 也显示出强大的性能优势。

研究团队表示，本次研究提出的级联模型有助于创建更先进的文本到图像模型。

未来，他们将继续把 Relay Diffusion 中的相关技术应用到通用领域的文生图模型中，从而推动该领域进一步的研究。

转自：“学术头条”微信公众号

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