Diff-Instruct – 從預訓練擴散模型中遷移知識的通用框架

Diff-Instruct是什么

Diff-Instruct是一種前沿的知識遷移技術，旨在從預訓練的擴散模型中提取知識，以指導其他生成模型的訓練。該方法基于一種新穎的散度度量——積分Kullback-Leibler (IKL) 散度，專為擴散模型量身定制，通過計算擴散過程中的KL散度積分來比較不同的分布。Diff-Instruct能在無需額外數據的情況下，通過最小化IKL散度來有效地訓練各種生成模型，其通用性和效能在學術界引起了廣泛關注。

Diff-Instruct的主要功能

• 知識遷移：Diff-Instruct能夠從預訓練的擴散模型（DMs）中學習，無需額外數據便能將知識有效轉移到其他生成模型。
• 生成模型訓練指導：作為一個通用框架，Diff-Instruct能夠指導任意生成模型的訓練，只要生成樣本的模型參數是可微分的。
• 新型散度最小化：Diff-Instruct建立在嚴謹的數學原理之上，其指導過程直接對應于最小化一種新型散度——積分Kullback-Leibler（IKL）散度。
• 增強的魯棒性：IKL散度專為DMs設計，通過計算擴散過程中的KL散度積分，已被證明在比較不對齊支持的分布時更具魯棒性。
• 提升生成模型的性能：Diff-Instruct在多個場景中展示了其有效性與廣泛適用性，包括提取預訓練的擴散模型和改進現有的GAN模型，實驗結果顯示其能夠產生最先進的單步擴散模型，并顯著提升GAN模型的預訓練生成器的表現。

Diff-Instruct的技術原理

• 通用框架：Diff-Instruct提出了一種通用的框架，能夠指導任意生成模型的訓練，只要生成樣本對模型參數是可微分的。
• 積分Kullback-Leibler（IKL）散度：該方法基于嚴密的數學基礎，其指導過程直接與最小化IKL散度相對應，IKL散度專為DMs設計，計算擴散過程中KL散度的積分，已被證明在比較不對齊的分布時更具魯棒性。
• 無數據學習：Diff-Instruct支持無數據學習方案，利用預訓練的DMs作為教師，指導各種生成模型的訓練。
• 靈活性：Diff-Instruct為生成器提供了極高的靈活性，不同于傳統的擴散模型蒸餾方法對生成器選擇的限制，支持基于卷積神經網絡（CNN）或基于Transformer的圖像生成器，如StyleGAN，以及基于UNet的生成器。

Diff-Instruct的項目地址

• Github倉庫：https://github.com/pkulwj1994/diff_instruct
• 技術論文：https://openreview.net/pdf?id=MLIs5iRq4w

Diff-Instruct的應用場景

• 預訓練擴散模型的蒸餾：Diff-Instruct能夠從預訓練的擴散模型中學習，并以無數據的方式將這些知識轉移到其他生成模型，實現模型的蒸餾。
• 改進現有的生成對抗網絡（GAN）模型：該技術可用于蒸餾預訓練的擴散模型，以提升現有GAN模型生成器的性能。
• 視頻生成：在多模態生成領域，Diff-Instruct的技術也應用于視頻生成，如MarDini模型，通過整合掩模自回歸（MAR）的優勢，構建統一的擴散模型（DM）框架，實現大規模視頻生成。
• 表情包服裝秀視頻生成：基于Diff-Instruct技術的Pika 2.0支持參考背景、角色和服裝的圖片生成視頻，展示了在表情包服裝秀視頻生成領域的應用潛力。

常見問題

• Diff-Instruct適用于哪些生成模型？：Diff-Instruct可用于指導任意生成模型，只要生成樣本對模型參數是可微分的。
• 如何獲取Diff-Instruct的資源？：用戶可以通過訪問其Github倉庫和技術論文下載相關資源。
• Diff-Instruct的優越性是什么？：Diff-Instruct在無需額外數據的情況下，能夠有效提升生成模型的性能，并提供更高的靈活性和魯棒性。