Diffusion2GAN——将扩散模型的知识提炼为条件 GAN

介绍

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2405.05967
源码地址:https://github.com/mingukkang/Diffusion2GAN
扩散模型在 LAION 等高难度数据集上显示出卓越的图像生成质量,但高质量的结果需要数十到数百个采样步骤。因此,DALL-E 2、Imagen 和 Stable Diffusion 等模型延迟较高,难以实时交互。如果能提供一步式模型,它们将改善文本到图像生成的用户体验,并可用于三维和视频应用。

一个简单的解决方案是从头开始训练一个一步模型:虽然在简单领域中,GAN 是一个很好的一步模型,但在大型和多样化数据集上生成文本到图像时,仍然存在挑战。这一挑战是由于需要在无监督的情况下执行两项任务:寻找噪声与自然图像之间的对应关系,以及优化噪声到图像的映射。

本评论文章的想法是逐一解决这些任务。首先,在预先训练的扩散模型中找到噪声与图像之间的对应关系,然后让条件 GAN 在配对图像转换框架中完成噪声与图像之间的映射。这种方法结合了扩散模型的高质量和条件 GAN 的快速映射的优点。

在实验中,利用提出的 Diffusion2GAN 框架,将稳定扩散 1.5 提炼为单步条件 GAN 模型。可以更好地学习。此外,它的表现优于 UFOGen 和 DMD,并在 COCO2014 基准测试中取得了优异成绩。特别是在 SDXL 蒸馏法中,它的表现优于 SDXL-Turbo 和 SDXL-Lightning。

算法框架

总体概述。

图 1:Diffusion2GAN 概述。

图 1 是整个拟议方法的概览。首先,收集扩散模型的输出潜变量以及输入噪声和提示。然后使用 E-LatentLPIPS loss 和 GAN loss 训练生成器,将噪声和提示映射到目标潜变量。生成器的输出可以解码为 RGB 像素,这是一项计算成本 很高的操作, 在训练过程中不会执行;E-LatentLPIPS 损失和 GAN 损失将在下一节详细讨论。

E-LatentLPIPS 损失

传统知识蒸馏的损耗如下式所示。该损耗可按原样使用(图 2-b),但由于它是为像素空间设计的,因此需要在解码器中将其从潜空间改为像素空间。

由于这种操作的计算成本很高,因此需要一种方法来直接计算潜空间中的感知距离,而无需对像素进行解码。

为此,按照Zhang 等人的方法,在稳定扩散潜空间的 ImageNet 上训练了 VGG 网络该潜在空间已经进行了 8 倍的下采样,因此架构略有改动。然后使用 BAPPS 数据集对中间特征进行线性校准,以获得在潜空间中工作的函数。

dLatentLPIPS(x0,x1)=ℓ(F(x0),F(x1))

图 2:在重建图像上验证所提损失函数的有效性。

不过,可以看到,直接应用 LatentLPIPS 作为蒸馏的新损失函数会产生波浪状的斑块假象,如图 2-c 所示。

E-LPIPS的启发,随机可微分扩展、一般几何变换和剪切被应用于生成潜变量和目标潜变量。在每个纪元,生成潜变量和目标潜变量都会被随机扩张。当应用于单图像优化时,集合策略几乎能完美地重建目标图像(见图 2-d)。新的损失函数简称为 Ensembled-LatentLPIPS 或 E-LatentLPIPS,其中 T 是随机取样的扩展。

条件扩散判别器

在上一节中,我们已经证明,扩散蒸馏可以看作是一种成对噪声到潜变量的转换任务。受条件 GANs 对图像到图像配对转换效果的启发,我们使用了条件判别器。该判别器的条件不仅包括文本描述 c,还包括提供给生成器的高斯噪声 z。新的判别器结合了上述条件,同时利用了预先训练好的扩散权重。具体来说,生成器 G 和判别器 D 的最小-最大目标函数如下。 判别器概览见图 3。

图 3.多尺度条件判别器的设计

测试试验

与蒸馏扩散模型进行比较。

将 Diffusion2GAN 与最先进的扩散蒸馏模型进行比较,COCO2014 和 COCO2017 的结果如表 1 和表 2 所示:InstaFlow-0.9B 在 COCO2014 中实现了 13.10 的 FID,在 COCO2017 中实现了 23.4 的 FID,而 Diffusion2GAN则达到 FID 9.29 和 FID 19.5。还使用了其他扩散模型,但 Diffusion2GAN 在训练时紧跟原始模型的轨迹,在保持高视觉质量的同时减轻了多样性崩溃问题,而 ADD-M 使用 ViT-g-14 文本编码器,并获得了较高的 CLIP-5k 分数、Diffusion2GAN 在训练时没有使用该编码器。

表 1:与 2014 年 COCO 会议最新文本到图像模型的比较

表 2.COCO2017 与近期文本到图像模型的比较

视觉分析

图 4.与 Stable Diffusion 1.5 教师的直观比较

图 4 直观地比较了拟议方法与 Stable Diffusion 1.5、LCM-LoRA 和 InstaFlow。由于随着无分类器引导(CFG)规模的扩大,扩散模型往往能生成更逼真的图像,因此建议的方法使用 SD-CFG-8 数据集训练 Diffusion2GAN,并使用相同的引导规模(8)将其与 Stable Diffusion 1.5 进行比较。Diffusion 1.5 进行比较;对于 LCM-LoRA 和 InstaFlow,则采用各自的最佳设置,以确保比较的公平性。拟议方法的结果表明,与其他蒸馏基线相比,它生成的图像更加逼真,同时还保留了稳定扩散教师生成的目标图像的整体布局。

训练速度

即使算上 ODE 数据集的准备成本,Diffusion2GAN 也比现有的蒸馏方法收敛得更有效:在 CIFAR10 数据集上,比较了生成器网络在整个训练期间的函数评估总数。建议的方法可以证实,使用 LPIPS loss 进行的训练已经超过了一致性蒸馏法在 500k 监督输出下的 FID(表 3)。在文本到图像的合成方面,Diffusion2GAN 的完整版本比 InstaFlow 实现了更好的 FID,而且 GPU 日数也少得多(表 4)。

表 3.CIFAR 的收敛性比较10

表 4.所需计算资源与图像质量的比较

总结

在这项工作中,我们提出了一个新的框架 Diffusion2GAN,将预先训练好的多步扩散模型提炼成一个根据条件 GAN 和感知损失训练好的单步生成器。所提出的方法表明,将生成建模分成两项任务(识别对应关系和学习映射)可以提高使用不同生成模型的性能和计算效率。这种简单的方法不仅能改善交互式图像生成,还能提高视频和三维应用的效率。

然而,所提出的方法有几个局限性:第一,它使用固定的指导尺度,这意味着在推理过程中不能使用不同的值;第二,它依赖于教师模型的质量,这限制了它的性能;第三,增加学生和教师模型的尺度仍会导致多样性多样性的退化。如果能解决这三个问题,未来的研究将使该模型更加实用。

<think>好的,我现在需要帮用户解答关于他的毕业设计问题。用户提到的是“202502061毕设diffusion水下图像修复可以指导吗?本科,预算1000左右”。首先,我需要弄清楚用户的具体需求。可能这个编号202502061是学校或者系统的项目编号?不过可能用户是误输入了,暂时忽略这个部分,重点在毕设主题。 用户想用diffusion模型进行水下图像修复,作为本科毕设,预算1000元左右。首先,我需要确认用户是否已经有一定的背景知识。作为本科生,可能对深度学习和图像处理有一定了解,但具体到diffusion模型和水下图像修复,可能需要更多的指导。 首先,我需要解释什么是水下图像修复,以及为什么需要这个技术。水下图像通常存在颜色失真、模糊、低对比度等问题,因为水对光的吸收和散射,尤其是不同波长的光衰减不同,导致颜色偏差。修复这些图像对于海洋研究、水下探测等有重要意义。 接下来是diffusion模型。Diffusion模型是近年来流行的生成模型,通过逐步去噪的过程生成图像。相比GAN,可能生成质量更高,更稳定,但计算资源需求较大。用户需要将diffusion模型应用于水下图像修复,这是一个比较前沿的方向,可能有一定的挑战性,但作为毕设,只要合理设计,是可行的。 然后要考虑预算。1000元左右的预算主要用于计算资源和数据集。可能需要使用云服务,比如Google Colab的付费版(每月10美元左右)或者AutoDL等国内平台,按小时计费。如果实验量不大,可能足够。另外,数据集可能需要购买或自行收集,但公开数据集如UIEB、EUVP等应该是免费的,可以节省成本。 接下来需要规划毕设的步骤。首先需要文献调研,了解现有方法,包括传统方法和深度学习方法,特别是diffusion模型在图像修复中的应用。然后确定技术路线,比如选择预训练的diffusion模型进行微调,或者设计新的网络结构。数据处理部分需要收集或下载水下图像数据集,并进行预处理,比如配对清晰和退化图像。模型训练可能需要调整参数,选择合适的损失函数,比如结合SSIM和L1损失。实验部分需要对比其他方法,如GAN-based的方法,进行定量和定性评估。最后撰写论文和准备答辩。 在实施过程中,可能遇到的问题包括计算资源不足、模型收敛困难、效果不理想等。这时候需要调整模型结构,简化任务,或者使用预训练模型。预算方面,如果本地有GPU,可以节省部分费用,否则需要合理分配云服务的花费。 另外,用户可能需要具体的代码示例或者推荐的工具库。比如使用PyTorch框架,Hugging Face的Diffusers库,或者参考一些开源的diffusion项目。同时,数据增强的方法也很重要,比如合成水下图像的数据,来扩充训练集。 最后,考虑到是本科毕设,需要平衡创新性和可行性。可能不需要完全从头开始设计模型,而是在现有基础上进行改进或应用,确保在时间和技术上都能完成。指导老师的作用也很重要,定期沟通可以避免方向偏差。 总结来说,用户的毕设方向是可行的,预算足够,但需要合理规划,分步骤实施,充分利用开源资源和云服务,同时关注最新的研究进展,确保项目的顺利完成。针对</think>你的本科毕设“基于Diffusion模型的水下图像修复”,以下是具体指导建议,结合预算1000元左右的限制: --- ### **1. 项目可行性分析** - **技术可行性**:Diffusion模型在图像修复领域表现优异,已有研究将其用于去噪、超分等任务,水下修复是合理延伸。 - **预算可行性**:1000元可覆盖云GPU(约500-800元)+ 数据集制作(200元内)+ 其他杂费。 - **时间可行性**:建议4-6个月,分阶段完成。 --- ### **2. 技术路线规划** #### **阶段一:文献与工具准备(1-2周)** - **必读论文**: - 《Denoising Diffusion Probabilistic Models》(DDPM基础) - 《Restoring Vision in Adverse Weather Conditions with Diffusion Models》(修复应用参考) - 水下图像增强经典论文(如Water-Net、FUnIE-GAN) - **工具选择**: - 框架:PyTorch + [Diffusers库](https://github.com/huggingface/diffusers) - 数据工具:OpenCV、Albumentations - 云GPU:AutoDL(约1-2元/小时)或Google Colab Pro(适合小实验) #### **阶段二:数据准备(2-3周)** - **数据集**: - 公开数据集:UIEB(950张)、EUVP(共12K+张,含配对数据),免费下载。 - 自建数据:用GoPro拍摄水下视频(预算200元租用水下设备),抽帧+人工标注。 - **预处理**: - 归一化分辨率(如256x256)、数据增强(旋转、添加噪声)。 - 合成退化数据:用物理模型(如衰减+散射)生成模拟水下图像。 #### **阶段三:模型训练(4-6周)** - **Baseline选择**: - 直接微调预训练Diffusion模型(如Stable Diffusion的修复版本)。 - 改进方向:在扩散过程中加入水下物理先验(如颜色校正层)。 - **训练策略**: - 输入:退化图像;输出:清晰图像。 - 损失函数:L1 Loss + 感知损失(VGG特征)。 - 优化器:AdamW,学习率1e-4,Batch Size=8(根据GPU调整)。 #### **阶段四:实验与优化(3-4周)** - **评价指标**: - 定量:PSNR、SSIM、UIQM(水下图像质量指标)。 - 定性:对比传统方法(CLAHE)和GAN模型(Water-Net)。 - **调优技巧**: - 控制扩散步数(减少计算量)。 - 加入注意力机制聚焦退化区域。 #### **阶段五:论文与答辩(2-3周)** - **创新点提炼**: - 将Diffusion首次用于水下修复,或提出轻量化改进。 - 设计针对水下场景的噪声调度策略。 - **可视化**: - 用Grad-CAM展示扩散过程的修复区域。 --- ### **3. 预算分配** | 项目 | 费用 | 说明 | |--| | 云GPU(150小时) | 600元 | AutoDL(RTX 3090约4元/小时) | | 数据集制作/标注 | 200元 | 租设备+人工标注 | | 论文排版与打印 | 100元 | LaTeX模板+纸质版打印 | | 备用金 | 100元 | 意外超支或额外实验 | -- ### **4. 注意事项** 1. **简化模型**:选择轻量级Diffusion(如DDIM)减少训练时间。 2. **代码复用**:参考开源项目(如[Diffusion-Image-Restoration](https://github.com/wyhuai/DDNM)),避免重复造轮子。 3. **早验证**:先用小数据集(如100张)跑通流程,再扩展。 4. **导师沟通**:定期汇报进展,避免技术路线偏差。 --- ### **5. 示例代码片段(PyTorch)** ```python # 基于Diffusers库的简化训练流程 from diffusers import DDPMPipeline, DDPMScheduler import torch # 加载预训练模型 model = DDPMPipeline.from_pretrained("google/ddpm-celebahq-256") scheduler = DDPMScheduler.from_config(model.scheduler.config) # 自定义数据集 dataset = YourUnderwaterDataset(root="data/") loader = DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True) # 训练循环 for epoch in range(100): for clean_img, degraded_img in loader: noise = torch.randn_like(clean_img) timesteps = torch.randint(0, 1000, (clean_img.shape[0],)) noisy = scheduler.add_noise(clean_img, noise, timesteps) # 输入退化图像+噪声,预测原始噪声 noise_pred = model(noisy, timesteps, degraded_img).sample loss = F.l1_loss(noise_pred, noise) loss.backward() optimizer.step() ``` --- ### **6. 推荐学习资源** - 书籍:《Deep Learning for Image Processing with PyTorch》(快速上手) - 视频:[扩散模型讲解 - 李宏毅](https://www.youtube.com/watch?v=HoKDTa5jHvg) - 代码库:[Hugging Face Diffusers](https://github.com/huggingface/diffusers) --- 按照以上规划,你可以在预算内完成一个符合本科毕设要求的项目。关键点在于合理利用开源模型与数据,聚焦核心创新,祝顺利!
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