Diff-Instruct —— 一种通用的知识转移框架来自预训练的扩散模型

Diff-Instruct指的是什么

Diff-Instruct是一种先进的知识迁移技术，旨在从预训练扩散模型中提取信息，并用于引导其他生成模型的学习过程。其核心在于引入了一种特制的散度衡量标准——积分Kullback-Leibler (IKL) 散度，该方法专门针对扩散模型而设计。通过计算整个扩散过程中KL散度的累积值来对比不同分布，Diff-Instruct能够在无需附加数据的前提下，通过对IKL散度进行最小化处理来指导任意生成模型的学习过程。由于其广泛适用性、高效性能以及能够显著改善生成模型效果的特点，在学术研究领域引起了广泛关注。

Diff-Instruct的核心作用

• 知识传递Diff-Instruct能够利用预先训练好的扩散模型（DMs）的知识，并在不需额外数据的情况下，将其迁移至其他的生成模型之中。
• 引导生成模型的培训过程作为一款通用型框架，Diff-Instruct能够引导任何生成模型进行训练，前提是该模型产生的样例对于其参数具备可微性。
• 减少新类型发散的程度Diff-Instruct依托坚实的数学理论构建，其引导流程与减少一种名为积分Kullback-Leibler（IKL）发散的新类型发散紧密相关。
• 提升稳定性IKL散度是特别针对DMs开发的，在评估过程中通过对扩散路径上的KL散度进行积分计算，显示出其在对比那些基础不一致的分布时具备更强的稳健性能。
• 增强生成模型的效能Diff-Instruct展现了它在两种情境中的效能与广泛应用潜力：一是从预先训练好的扩散模型中提取信息；二是提升现有GAN模型的效果。研究结果显示，Diff-Instruct能够创造出领先的单一阶段扩散模型，并且可以系统性地优化已经经过初步培训的生成对抗网络（GAN）模型。

Diff-Instruct的核心技术机制

• 普遍适用的架构Diff-Instruct开发了一个能够引导任何生成模型进行训练的通用架构，前提是这些生成样本对于模型参数具备可微性。
• KL积分散度（IKL）Diff-Instruct依托坚实的数学理论构建而成，其指导机制直接关联到一种名为IKL散度的新颖距离指标的最小化过程中。专门针对DMs设计的IKL散度，在衡量不匹配支撑集间的分布差异时展现出更强的稳定性，这一特性是通过沿扩散路径计算KL散度积分得以验证的。
• 数据自主学习Diff-Instruct的灵活数据学习方法允许利用预先训练好的DMs作为导师来引导多种生成模型的发展。
• 机动性Diff-Instruct赋予了生成器极高的灵活性，这与传统扩散模型蒸馏方法对生成器的选择施加严格限制的情况大相径庭。这种设计允许使用各种类型的生成器，包括以卷积神经网络（CNN）或Transformer为基础的图像生成功能模块，例如StyleGAN，或是那些已适应于预训练扩散模型中的UNet型生成器。

Diff-Instruct项目的网址

• GitHub代码库：在GitHub上可以找到由pkulwj1994维护的diff_instruct项目。
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Diff-Instruct的使用情境

• 预先训练的扩散模型的知识精炼Diff-Instruct能够从预先训练好的扩散模型（DMs）获取信息，并在没有额外数据的情况下，把这些学到的知识迁移到其他的生成模型上，从而完成对原扩散模型的精炼过程。
• 优化当前的生成对抗网络（GAN）架构利用Diff-Instruct能够对预先训练好的扩散模型进行知识精炼，并将其应用到现有GAN架构中以增强生成器的能力。
• 制作视频于多模态内容创作范畴内，Diff-Instruct的核心技术同样适用于视频生产领域。以MarDini架构为例，该架构巧妙地结合了掩码自回归(MAR)的特点与综合扩散模型(DM)的体系结构，实现了高效的大规模视频合成任务。
• 表情包时装表演短片制作Pika 2.0运用了Diff-Instruct技术，能够根据提供的背景图、人物形象及服饰图像创建视频内容，在表情包时装秀短片制作方面展现了其功能。