Latent Diffusion（CVPR2022 oral）-论文阅读

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论文：《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》
github： https://github.com/CompVis/latent-diffusion

摘要

为了使得DM在有限计算资源下训练，同时保留其生成质量及灵活性，作者将其应用于预训练编解码器的隐空间。基于表征训练扩散模型达到降低计算量及细节保留的最优点。作者引入cross-attention层，增强DM生成能力，在图像修复、条件图像生成、文本图像生成、无条件图像生成、超分取得新SOTA。

背景

扩散模型 VS. GAN
优点：扩散模型不存在GAN中模式坍塌以及训练不稳定问题；
缺点：扩散模型训练（150 - 1000 V100 days）及推理（50k samples 5 days a A100）成本大；
现有扩散模型训练分为两阶段：
1、感知压缩阶段：移除高频信息但仍学到语义变化
2、生成模型学习语义压缩过的数据的语义和概念组成
作者训练自编码器提供低维表征空间，其余数据空间感知上等价。隐空间复杂度降低使得可通过简单网络进行高效图像生成。

本文贡献如下：
1、跟纯Transformer方法相比，本文方法更适用于高维数据，因此可以在压缩维度上提供逼真的细节重构，可以生成高分辨率图片；
2、在无条件图像生成、图像修复、超分领域达到有竞争力的表现，同时显著降低计算成本；
3、不需要精细调整模型重构及生成权重；
4、对于超分、图像修复等密集任务，本模型可以生成1024*1024分辨率图片；
5、基于cross-attention设计条件机制，可用于跨模态训练，比如类别条件、文本到图像生成、layout到图像

算法

为了降低计算量，作者将压缩与生成训练阶段分离，具体的：使用autoencoding模型学习感知上等价于图像空间的隐空间，降低计算复杂性。
该方法有以下好处：
1、扩散模型在低维空间采样，计算更加高效；
2、使用扩散模型从UNet结构获得的归纳偏置，对于有空间结构数据格外有效；
3、通用压缩模型的隐空间可用于训练多种生成模型用于其他采样应用。

3.1. Perceptual Image Compression

通过感知损失及基于patch的对抗损失训练autoencoder；
具体而言，对于图像 $\in R^{H×W×3}$ ，编码器 $\varepsilon$ 将其编码进隐空间 $\in R^{h×w×c}$ ，解码器基于隐空间重构图像为 $\tilde x$
为避免隐空间高方差，作者使用两种不同正则化方法：
KL-reg，在可学习隐空间对标准归一化增加KL惩罚；
VQ-reg，在decoder中使用量化层；
隐空间z为二维结构，具有相对温和压缩率，达到更好重构效果。

3.2. Latent Diffusion Models

去噪自编码器 $\epsilon_θ(x_t, t)$ ，用于预测step t去噪后变体或者说所增加噪声，扩散模型目标函数如式1.
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与高维像素空间相比，隐空间更适合基于似然估计的生成模型，因为：
1、关注数据重要语义信息；
2、在低维、计算高效空间训练；
隐空间扩散目标函数如式2，

3.3. Conditioning Mechanisms

为了将DM转变为灵活有条件图像生成器，通过交叉注意力机制（高效学习各种各样输入模态）增强潜在UNet主干。为了预处理输入条件y，作者通过特定编码器 $τ_θ$ 将y映射为中间表征 $τ_θ(y)$ ，通过cross-attention层将其映射到UNet中间层，其中 $\varphi_i(z_t)$ 为UNet中间表征，
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有条件LDMM如图3所示，

基于图像条件对，学习有条件LDM，如式3，

实验

4.1. On Perceptual Compression Tradeoffs

图6表明低降采样率导致训练慢；过高降采样率导致失真。LDM-{4-16}在效率及感知真实性达到较好平衡；
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图7表明LDM-{4-8}提供最佳生成高质量结果的条件；

4.2. Image Generation with Latent Diffusion

对于无条件生成256*256分辨率图像，表1表明在CelebA-HQ数据集达到SOTA，5.11；
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图4展示生成结果

4.3. Conditional Latent Diffusion

表2表明在MS-COCO数据集文本引导图像生成任务，LDM使用较少参数，但是与最近扩散模型及自回归方法达到相近性能。LDM-KL-8-G表示classifier-free diffusion guidance
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表3表明在ImageNet数据集基于类别有条件的图像生成任务，LDM超越SOTA方法ADM

图9表明即使在输入为256*256分辨率，也可生成高分辨率图像；

4.4. Super-Resolution with Latent Diffusion

表4表明LDM在LDDM-SR领域取得更佳效果；
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表5表明LDM在FID上超越SR3，但是在IS上SR3更佳；

4.5. Inpainting with Latent Diffusion

表6展示在分辨率 $256 * 256$ 及 $512 * 512$ 训练及抽样的吞吐量；
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表7表明LDM在FID上优于LAMA，LPIPS上略差与LAMA。

限制

1、虽然LDM与基于像素空间扩散方法相比，降低计算需求，但仍慢于GAN。
2、LDM在像素空间精度准确难以实现；

结论

作者提出的LDM在不降低质量情况下，大幅提升扩散模型训练及采样效率。在多个有条件图像生成领域，不需要特定任务结构基于cross-attention有条件机制即可达到SOTA或接近SOTA效果。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-502272.html

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