Diff-Instruct

Diff-Instruct – 从预训练扩散模型中迁移知识的通用框架

Diff-Instruct是什么

Diff-Instruct是一种前沿的知识迁移技术，旨在从预训练的扩散模型中提取知识，以指导其他生成模型的训练。该方法基于一种新颖的散度度量——积分Kullback-Leibler (IKL) 散度，专为扩散模型量身定制，通过计算扩散过程中的KL散度积分来比较不同的分布。Diff-Instruct能在无需额外数据的情况下，通过最小化IKL散度来有效地训练各种生成模型，其通用性和效能在学术界引起了广泛关注。

Diff-Instruct的主要功能

• 知识迁移：Diff-Instruct能够从预训练的扩散模型（DMs）中学习，无需额外数据便能将知识有效转移到其他生成模型。
• 生成模型训练指导：作为一个通用框架，Diff-Instruct能够指导任意生成模型的训练，只要生成样本的模型参数是可微分的。
• 新型散度最小化：Diff-Instruct建立在严谨的数学原理之上，其指导过程直接对应于最小化一种新型散度——积分Kullback-Leibler（IKL）散度。
• 增强的鲁棒性：IKL散度专为DMs设计，通过计算扩散过程中的KL散度积分，已被证明在比较不对齐支持的分布时更具鲁棒性。
• 提升生成模型的性能：Diff-Instruct在多个场景中展示了其有效性与广泛适用性，包括提取预训练的扩散模型和改进现有的GAN模型，实验结果显示其能够产生最先进的单步扩散模型，并显著提升GAN模型的预训练生成器的表现。

Diff-Instruct的技术原理

• 通用框架：Diff-Instruct提出了一种通用的框架，能够指导任意生成模型的训练，只要生成样本对模型参数是可微分的。
• 积分Kullback-Leibler（IKL）散度：该方法基于严密的数学基础，其指导过程直接与最小化IKL散度相对应，IKL散度专为DMs设计，计算扩散过程中KL散度的积分，已被证明在比较不对齐的分布时更具鲁棒性。
• 无数据学习：Diff-Instruct支持无数据学习方案，利用预训练的DMs作为教师，指导各种生成模型的训练。
• 灵活性：Diff-Instruct为生成器提供了极高的灵活性，不同于传统的扩散模型蒸馏方法对生成器选择的限制，支持基于卷积神经网络（CNN）或基于Transformer的图像生成器，如StyleGAN，以及基于UNet的生成器。

Diff-Instruct的项目地址

• Github仓库：https://github.com/pkulwj1994/diff_instruct
• 技术论文：https://openreview.net/pdf?id=MLIs5iRq4w

Diff-Instruct的应用场景

• 预训练扩散模型的蒸馏：Diff-Instruct能够从预训练的扩散模型中学习，并以无数据的方式将这些知识转移到其他生成模型，实现模型的蒸馏。
• 改进现有的生成对抗网络（GAN）模型：该技术可用于蒸馏预训练的扩散模型，以提升现有GAN模型生成器的性能。
• 视频生成：在多模态生成领域，Diff-Instruct的技术也应用于视频生成，如MarDini模型，通过整合掩模自回归（MAR）的优势，构建统一的扩散模型（DM）框架，实现大规模视频生成。
• 表情包服装秀视频生成：基于Diff-Instruct技术的Pika 2.0支持参考背景、角色和服装的图片生成视频，展示了在表情包服装秀视频生成领域的应用潜力。

常见问题

• Diff-Instruct适用于哪些生成模型？：Diff-Instruct可用于指导任意生成模型，只要生成样本对模型参数是可微分的。
• 如何获取Diff-Instruct的资源？：用户可以通过访问其Github仓库和技术论文下载相关资源。
• Diff-Instruct的优越性是什么？：Diff-Instruct在无需额外数据的情况下，能够有效提升生成模型的性能，并提供更高的灵活性和鲁棒性。