Генеративный ИИ

Diffusion Sampling

Сэмплеры диффузии

актуальноТекущий рабочий стандарт

Направления: Генеративный ИИ · Диффузия

Число шагов денойзинга — главный рычаг скорости; решает его не , а более точный численный метод.

Ключевые тезисы

  • Обратный процесс — это решение дифференциального уравнения; DDIM, DPM-Solver и UniPC решают его точнее за меньшее число шагов.
  • Переход с 1000 шагов DDPM на 20–30 шагов DPM-Solver ускоряет генерацию на два порядка без сети.
  • шагов (consistency models, LCM) идёт дальше и требует обучения, зато доводит генерацию до 1–4 шагов.

Подробный разбор

1 подтема — объяснения, формулы, примеры и интерактивные графики.

Денойзинг эквивалентен решению дифференциального уравнения по времени от шума к изображению. DDPM решает его самым грубым способом — маленькими шагами, отсюда и тысяча итераций. Более точные численные схемы дают тот же результат за десятки шагов, и сеть при этом не меняется: заменяется только сэмплер.

СэмплерТипичное число шаговКомментарий
DDPM1000исходный, стохастический
DDIM50–100детерминированный, допускает интерполяцию латентов
DPM-Solver++20–30многошаговая схема высокого порядка, стандарт по умолчанию
UniPC10–20предиктор-корректор, ещё агрессивнее
LCM / consistency1–4требует , то есть обучения
На практике

Смена сэмплера бесплатна и обратима — это первое, что стоит попробовать при жалобах на скорость. шагов даёт больше, но это уже обучение со своим риском потери качества и разнообразия.

Видеолекции

Записи университетских курсов, где эта тема звучит. Ссылка открывает запись с той секунды, где о ней говорят, — искать по трёхчасовой лекции не нужно.

Связанные темы

Управляемая генерация

Latent Diffusion80%

Латентная диффузия · Генеративный ИИ

Диффузия не в пикселях, а в сжатом пространстве автоэнкодера: та же модель на порядок дешевле.

ControlNet80%

Управляемая генерация · Генеративный ИИ

Дополнительная сеть, которая задаёт генерации пространственную структуру: эскиз, позу, карту глубины, границы.

Video Generation80%

Генерация видео · Генеративный ИИ

К качеству каждого кадра добавляется временная согласованность: объекты не должны мерцать и менять форму между кадрами.

Diffusion80%

Диффузия · Генеративный ИИ

Итеративное расшумление — текущий стандарт генерации изображений, видео и аудио.

Structured Output80%

Структурированный вывод · Генеративный ИИ

Как получить от языковой модели JSON, который распарсится с первого раза, а не текст с комментариями вокруг.

Prompting80%

Промптинг · Генеративный ИИ

Управление поведением модели через формулировку запроса, без изменения весов.

Следующий шагДальше по связи: Latent DiffusionДиффузия не в пикселях, а в сжатом пространстве автоэнкодера: та же модель на порядок дешевле.Перейти →

Глава «Генеративный ИИ» последний раз правилась . Нашли ошибку — напишите.