Hyperparameters are all you need: Using five-step inference for an original diffusion model to generate images comparable to the latest distillation model
作者: Zilai Li
分类: cs.GR, cs.AI, eess.IV
发布日期: 2025-09-30 (更新: 2025-11-30)
备注: 21 pages, 8 figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出一种无需训练的推理插件，仅用五步即可生成媲美最新蒸馏模型的图像。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 扩散模型 图像生成 少步推理 超参数优化 ODE求解器
📋 核心要点
- 扩散模型采样计算成本高昂，减少采样步骤是关键挑战，现有方法主要依赖于将采样过程视为求解常微分方程（ODE）。
- 提出一种无需训练的推理插件，兼容多种少步ODE求解器，通过优化超参数耦合，提升稳定性和推理速度。
- 实验结果表明，该方法仅需5步即可生成高质量图像，FID指标优于SOTA蒸馏模型和20步DPM++ 2m求解器。
📝 摘要（中文）
扩散模型是一种先进的生成模型，它通过迭代应用神经网络来采样图像。然而，原始采样算法需要大量的计算成本，因此减少采样步骤是一个重要的研究方向。为了解决这个问题，一种主流方法是将采样过程视为求解常微分方程（ODE）的算法。本研究提出了一种无需训练的推理插件，该插件与大多数少步ODE求解器兼容。据我们所知，我们的算法是第一个无需训练的算法，可以在6步内采样1024 x 1024分辨率的图像，在5步内采样512 x 512分辨率的图像，其FID结果分别优于SOTA蒸馏模型和20步DPM++ 2m求解器。基于对潜在扩散模型结构、扩散ODE和Free-U机制的分析，我们解释了为什么特定的超参数耦合可以在不重新训练的情况下提高稳定性和推理速度。同时，实验结果也揭示了潜在扩散ODE求解器的一个新的设计空间。此外，我们还通过信息论研究分析了原始扩散模型和扩散蒸馏模型之间的差异，这表明了为扩散模型设计的少步ODE求解器在少步推理中可以优于基于训练的扩散蒸馏算法的原因。实验的初步结果证明了数学分析。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决扩散模型采样过程中计算成本高的问题，特别是原始采样算法需要大量迭代步骤。现有方法，如扩散蒸馏模型，虽然减少了采样步骤，但需要额外的训练，增加了复杂性。因此，如何在不进行额外训练的情况下，减少采样步骤并保持图像质量是一个关键挑战。
核心思路：论文的核心思路是通过分析潜在扩散模型的结构、扩散ODE以及Free-U机制，找到特定的超参数耦合方式，从而在不重新训练模型的情况下，提高采样过程的稳定性和推理速度。这种方法避免了额外的训练成本，并充分利用了现有扩散模型的潜力。
技术框架：该方法主要包含以下几个关键部分：1) 对潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）的结构进行深入分析；2) 研究扩散ODE的性质，特别是其与采样步骤的关系；3) 探索Free-U机制在加速推理中的作用；4) 通过实验验证不同超参数组合对采样性能的影响。整体流程是先进行理论分析，然后通过实验验证分析结果，最终确定最优的超参数配置。
关键创新：该方法最重要的创新在于提出了一个无需训练的推理插件，通过优化超参数，实现了在极少的步骤内生成高质量图像。与需要额外训练的扩散蒸馏模型相比，该方法更加简洁高效。此外，该研究还揭示了潜在扩散ODE求解器的一个新的设计空间，为未来的研究提供了新的方向。
关键设计：关键设计在于超参数的耦合方式。论文通过实验发现，特定的超参数组合可以显著提高采样过程的稳定性和速度。具体的超参数包括ODE求解器的步长、噪声水平的控制参数等。此外，论文还分析了Free-U机制中不同参数对图像质量和推理速度的影响，并找到了最优的参数配置。
📊 实验亮点
该研究提出的无需训练的推理插件，在1024x1024分辨率图像生成上，仅需6步采样，且FID优于SOTA蒸馏模型。在512x512分辨率图像生成上，仅需5步采样，FID优于20步DPM++ 2m求解器。这些结果表明，通过优化超参数，可以在极少步骤内生成高质量图像，显著提升了扩散模型的效率。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于图像生成、图像编辑、超分辨率等领域。由于其无需额外训练的特性，可以快速部署到各种应用场景中，降低了计算成本和开发难度。未来，该方法有望应用于移动设备等资源受限的平台，实现高效的图像生成。
📄 摘要（原文）
The diffusion model is a state-of-the-art generative model that samples images by applying a neural network iteratively. However, the original sampling algorithm requires substantial computation cost, and reducing the sampling step is a prevailing research area. To cope with this problem, one mainstream approach is to treat the sampling process as an algorithm that solves an ordinary differential equation (ODE). Our study proposes a training-free inference plugin compatible with most few-step ODE solvers. To the best of my knowledge, our algorithm is the first training-free algorithm to sample a 1024 x 1024-resolution image in 6 steps and a 512 x 512-resolution image in 5 steps, with an FID result that outperforms the SOTA distillation models and the 20-step DPM++ 2m solver, respectively. Based on analyses of the latent diffusion model's structure, the diffusion ODE, and the Free-U mechanism, we explain why specific hyperparameter couplings improve stability and inference speed without retraining. Meanwhile, experimental results also reveal a new design space of the latent diffusion ODE solver. Additionally, we also analyze the difference between the original diffusion model and the diffusion distillation model via an information-theoretic study, which shows the reason why the few-step ODE solver designed for the diffusion model can outperform the training-based diffusion distillation algorithm in few-step inference. The tentative results of the experiment prove the mathematical analysis. code base is below: https://github.com/TheLovesOfLadyPurple/Hyperparameter-is-all-you-need