Diffusion models are powerful generative models that simulate the reverse of diffusion processes using score functions to synthesize data from noise. The sampling process of diffusion models can be interpreted as solving the reverse stochastic differential equation (SDE) or the ordinary differential equation (ODE) of the diffusion process, which often requires up to thousands of discretization steps to generate a single image. This has sparked a great interest in developing efficient integration techniques for reverse-S/ODEs. Here, we propose an orthogonal approach to accelerating score-based sampling: Denoising MCMC (DMCMC). DMCMC first uses MCMC to produce samples in the product space of data and variance (or diffusion time). Then, a reverse-S/ODE integrator is used to denoise the MCMC samples. Since MCMC traverses close to the data manifold, the computation cost of producing a clean sample for DMCMC is much less than that of producing a clean sample from noise. To verify the proposed concept, we show that Denoising Langevin Gibbs (DLG), an instance of DMCMC, successfully accelerates all six reverse-S/ODE integrators considered in this work on the tasks of CIFAR10 and CelebA-HQ-256 image generation. Notably, combined with integrators of Karras et al. (2022) and pre-trained score models of Song et al. (2021b), DLG achieves SOTA results. In the limited number of score function evaluation (NFE) settings on CIFAR10, we have $3.86$ FID with $\approx 10$ NFE and $2.63$ FID with $\approx 20$ NFE. On CelebA-HQ-256, we have $6.99$ FID with $\approx 160$ NFE, which beats the current best record of Kim et al. (2022) among score-based models, $7.16$ FID with $4000$ NFE. Code: https://github.com/1202kbs/DMCMC


翻译:传播模型是一种强大的基因模型,它模拟了反向扩散过程,使用分数功能合成噪音数据。传播模型的抽样过程可以被解释为解决扩散过程的反转分解方程式(SDE)或普通差方程式(ODE),通常需要多达数千个离散步骤来生成单一图像。这引起了人们对开发反转S/ODE的有效集成技术的极大兴趣。在这里,我们建议采用一种正方位方法来加速基于分数的取样:Denoising MCMC(DMC);DMCMC首先使用MC$(MC)在数据与差异的产品空间(或扩散时间)中生产样本。随后,使用逆向-SODG Ingragation(ODFC) 或平价(NCFC) 数据模型(NMCFID) 的计算成本成本值。

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