Your Student is Better Than Expected: Adaptive Teacher-Student Collaboration for Text-Conditional Diffusion Models

📄 arXiv: 2312.10835v4 📥 PDF

作者: Nikita Starodubcev, Artem Fedorov, Artem Babenko, Dmitry Baranchuk

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-17 (更新: 2024-04-05)

备注: CVPR2024 camera ready v2

💡 一句话要点

提出自适应师生协作框架，提升文本条件扩散模型的生成质量与效率。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 文本到图像生成 扩散模型 知识蒸馏 自适应协作 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有知识蒸馏方法在加速扩散模型推理的同时，通常会牺牲生成样本的质量，限制了实际应用。
  2. 论文核心思想是发现学生模型在某些情况下优于教师模型，并设计自适应协作机制，动态选择更优结果。
  3. 实验表明，该方法在各种推理预算下，显著提升了文本到图像生成的人类偏好度，优于现有技术。

📝 摘要（中文）

知识蒸馏是加速大规模扩散模型合成的一种有前景的方法，它只需要少量的推理步骤。尽管最近提出了一些强大的蒸馏方法，但学生模型生成的样本质量通常低于教师模型，这阻碍了它们的实际应用。本文研究了教师文本到图像扩散模型及其蒸馏学生模型生成的样本的相对质量。我们发现，尽管学生模型具有“近似”性质，但相当一部分学生模型样本表现出比教师模型更好的保真度。基于这一发现，我们提出了一种学生和教师扩散模型之间的自适应协作方法，用于有效的文本到图像合成。具体来说，蒸馏模型生成初始样本，然后由一个“预言机”决定是否需要使用较慢的教师模型进行进一步改进。大量实验表明，在各种推理预算下，所设计的pipeline在人类偏好方面超越了最先进的文本到图像替代方案。此外，所提出的方法可以自然地用于流行的应用，如文本引导的图像编辑和可控生成。

🔬 方法详解

问题定义：现有文本到图像扩散模型的知识蒸馏方法，虽然能加速推理过程，但学生模型生成的图像质量通常不如教师模型，导致生成图像的保真度下降，影响用户体验。因此，如何在加速推理的同时，保证甚至提升生成图像的质量，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是观察到学生模型并非总是劣于教师模型，在某些情况下，学生模型生成的图像质量反而更好。因此，提出一种自适应的师生协作框架，利用学生模型快速生成初始图像，然后通过一个“预言机”判断是否需要使用教师模型进行进一步优化，从而在速度和质量之间取得平衡。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：1) 学生模型快速生成初始图像；2) “预言机”判断是否需要教师模型优化。如果“预言机”判断需要优化，则使用教师模型对学生模型生成的图像进行 refinement。最终输出的图像是学生模型直接生成的图像，或者经过教师模型优化后的图像。

关键创新：最重要的创新点在于发现了学生模型在某些情况下优于教师模型的现象，并基于此提出了自适应协作机制。这种机制能够动态地选择更优的生成结果，从而在保证生成速度的同时，提升图像质量。与传统的知识蒸馏方法不同，该方法不是简单地用学生模型替代教师模型，而是充分利用了两个模型的优势。

关键设计：关于“预言机”的设计，论文中可能使用了某种判别器或质量评估模型，用于评估学生模型生成图像的质量，并决定是否需要教师模型进行优化。具体的损失函数和网络结构等细节需要在论文中进一步查找。此外，如何平衡学生模型和教师模型的计算资源分配，也是一个关键的设计考虑。

📊 实验亮点

论文通过大量实验证明，提出的自适应师生协作框架在各种推理预算下，显著提升了文本到图像生成的人类偏好度，超越了现有的最先进方法。具体的性能数据和对比基线需要在论文中进一步查找。该方法在保证生成速度的同时，有效提升了生成图像的质量，具有重要的实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于文本引导的图像生成、图像编辑、可控生成等领域。例如，在图像编辑应用中，用户可以通过文本描述快速生成初始图像，然后利用该方法自适应地选择是否需要使用更强大的模型进行优化，从而在保证编辑效率的同时，获得更高质量的编辑结果。该方法还有助于降低生成高质量图像的计算成本，促进扩散模型在资源受限设备上的应用。

📄 摘要（原文）

Knowledge distillation methods have recently shown to be a promising direction to speedup the synthesis of large-scale diffusion models by requiring only a few inference steps. While several powerful distillation methods were recently proposed, the overall quality of student samples is typically lower compared to the teacher ones, which hinders their practical usage. In this work, we investigate the relative quality of samples produced by the teacher text-to-image diffusion model and its distilled student version. As our main empirical finding, we discover that a noticeable portion of student samples exhibit superior fidelity compared to the teacher ones, despite the "approximate" nature of the student. Based on this finding, we propose an adaptive collaboration between student and teacher diffusion models for effective text-to-image synthesis. Specifically, the distilled model produces the initial sample, and then an oracle decides whether it needs further improvements with a slow teacher model. Extensive experiments demonstrate that the designed pipeline surpasses state-of-the-art text-to-image alternatives for various inference budgets in terms of human preference. Furthermore, the proposed approach can be naturally used in popular applications such as text-guided image editing and controllable generation.