通过样本质量差分学习扩散模型的快速采样器
通过对 DDPM 模型进行简单修改，可以在保持高质量样本的同时达到具有竞争力的对数似然值，并学习反向扩散过程的方差，从而使用数量级更少的正向传递采样。使用精度和召回率比较 DDPM 和 GAN 模型的性能，并证明这些模型的样本质量和似然值可以与模型容量和训练计算平稳地提高。
Feb, 2021
通过匹配隐式和显式因素，我们提出了一种新的方法，以解决生成模型中的采样难题，该方法利用隐式模型匹配噪声数据的边缘分布和前向扩散的显式条件分布，以有效地匹配联合降噪分布，并获得与扩散模型相当的生成性能和比采样步骤少的模型相比更好的结果。
Jun, 2023
通过新的参数化方法和扩散模型的渐进提炼过程，从而在不降低感知质量的前提下将采样步骤尽量减少到四步，从而提高了采样效率，并为生成建模提供了高效的解决方案。
Feb, 2022
本研究从数值角度考察了 DDIM 的机制，发现在解决相关的随机微分方程时可以利用一些特定的得分逼近，提出了一种解释 DDIM 加速效果的方法，并在此基础上对其进行了扩展以适用于一般扩散模型， coined 为 generalized DDIM (gDDIM)。在进行两种非各向同性扩散模型的验证时 (gDDIM) 得出了令人瞩目的加速效果。
Jun, 2022
本文介绍了直接去噪扩散模型（DDDM）：一种生成逼真图像的简单且通用方法，具有少步采样的特点，同时保留了多步采样以获得更好的性能。DDDM 不需要精心设计的采样器或预训练的蒸馏模型，而是以自身的先前训练迭代生成的估计目标为条件进行扩散模型的训练，通过考虑前一时间步生成的样本来引导迭代生成过程。我们还提出了 Pseudo-LPIPS，一种对各种超参数值更鲁棒的新型度量损失。尽管简单，该方法在基准数据集上表现出强大的性能。我们的模型在 CIFAR-10 上分别以一步采样和两步采样的 FID 分数为 2.57 和 2.33，超越了 GAN 和蒸馏基模型获得的分数。通过将采样扩展到 1000 步，我们将 FID 分数进一步降低到 1.79，与文献中的最先进方法相一致。在 ImageNet 64x64 上，我们的方法与主要模型相当。
May, 2024
本文描述了一种更高效的迭代隐式概率模型 —— 去噪扩散隐式模型（DDIMs），通过构建一类非马尔科夫扩散过程来加速采样过程，相对于去噪扩散概率模型（DDPMs）可以使采样速度提升 10 倍至 50 倍。这种模型可以用于图像生成和语义意义化的图像内插。
Oct, 2020
Fast-DDPM 是一种简单而有效的方法，可同时提高训练速度、采样速度和生成质量，通过仅使用 10 个时间步进行训练和采样，相比 DDPM，Fast-DDPM 能够在医学图像生成任务中优于基于卷积网络和生成对抗网络的当前最先进方法，并将训练时间缩短了 5 倍，采样时间缩短了 100 倍。
May, 2024
提出了一种动态规划算法，基于 ELBO 分解原理，可用于任何预先训练的 DDPM，通过优化推理时间表来发现最优的离散时间表，从而实现生成速度与样本质量之间的平衡。
Jun, 2021
使用创新的 $L_{skip}$ 重新整合选择性采样阶段中省略的信息的一种新的训练方法 S$^{2}$-DMs 能够显著提高样本质量，并且实施简单，需要最少的代码修改，并且足够灵活以与各种抽样算法兼容。
Jan, 2024