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2025-05-02 更新
Diffusion Bridge Implicit Models
Authors:Kaiwen Zheng, Guande He, Jianfei Chen, Fan Bao, Jun Zhu
Denoising diffusion bridge models (DDBMs) are a powerful variant of diffusion models for interpolating between two arbitrary paired distributions given as endpoints. Despite their promising performance in tasks like image translation, DDBMs require a computationally intensive sampling process that involves the simulation of a (stochastic) differential equation through hundreds of network evaluations. In this work, we take the first step in fast sampling of DDBMs without extra training, motivated by the well-established recipes in diffusion models. We generalize DDBMs via a class of non-Markovian diffusion bridges defined on the discretized timesteps concerning sampling, which share the same marginal distributions and training objectives, give rise to generative processes ranging from stochastic to deterministic, and result in diffusion bridge implicit models (DBIMs). DBIMs are not only up to 25$\times$ faster than the vanilla sampler of DDBMs but also induce a novel, simple, and insightful form of ordinary differential equation (ODE) which inspires high-order numerical solvers. Moreover, DBIMs maintain the generation diversity in a distinguished way, by using a booting noise in the initial sampling step, which enables faithful encoding, reconstruction, and semantic interpolation in image translation tasks. Code is available at https://github.com/thu-ml/DiffusionBridge.
降噪扩散桥梁模型（DDBMs）是在给定两个任意配对分布作为端点时，用于在这两个分布之间进行插值的扩散模型的一种强大变体。尽管它们在图像翻译等任务中表现出有希望的性能，但DDBMs需要一个计算密集型的采样过程，这需要通过数百次网络评估来模拟（随机）微分方程。在这项工作中，我们迈出第一步，无需额外训练即可实现对DDBMs的快速采样，这得益于扩散模型的成熟配方。我们通过定义关于采样的离散时间步长上的一类非马尔可夫扩散桥梁来概括DDBMs，这些桥梁具有相同的边缘分布和训练目标，产生从随机到确定的生成过程，并形成扩散桥梁隐模型（DBIMs）。DBIMs不仅比DDBMs的原生采样器快25倍，而且还产生了一种新的、简单的、有洞察力的常微分方程（ODE），激发了对高阶数值求解器的灵感。此外，DBIM以独特的方式保持生成多样性，通过在初始采样步骤中使用引导噪声，这在图像翻译任务中实现了忠实的编码、重建和语义插值。代码可用在https://github.com/thu-ml/DiffusionBridge。
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PDF Accepted at ICLR 2025
Summary
DDBMs（去噪扩散桥梁模型）是一种强大的扩散模型变体，可在两个任意配对分布之间插值。尽管它们在图像翻译等任务中表现出色，但DDBMs需要计算密集型的采样过程，涉及数百次网络评估的（随机）微分方程模拟。本研究首次尝试对DDBMs进行快速采样，无需额外训练，受扩散模型的成熟配方的启发。通过定义关于采样的离散时间步长的非马尔可夫扩散桥梁类，我们推广了DDBMs，它们具有相同的边际分布和训练目标，产生从随机到确定性的生成过程，并导致扩散桥梁隐式模型（DBIMs）的出现。DBIMs不仅比DDBMs的原生采样器快达25倍，还引发了一种新颖、简单、有洞察力的常微分方程（ODE），激发了对高阶数值求解器的思考。此外，DBIMs以独特的方式保持了生成多样性，通过在初始采样步骤中使用引导噪声，这使其在图像翻译任务中实现了忠实的编码、重建和语义插值。相关代码已发布在GitHub上。
Key Takeaways
- DDBMs是一种用于在两个任意配对分布之间插值的强大扩散模型变体。
- DDBMs需要进行计算密集型的采样过程。
- 本研究通过推广DDBMs，提出了非马尔可夫扩散桥梁类，形成了扩散桥梁隐式模型（DBIMs）。
- DBIMs的采样速度比DDBMs快达25倍。
- DBIMs能引发新颖的ODE，有助于高阶数值求解器的开发。
- DBIMs通过初始采样步骤中的引导噪声，实现了忠实的编码、重建和语义插值。
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