sige

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提升图像编辑效率的空间增量生成引擎

SIGE是一种空间增量生成引擎,通过在编辑区域选择性执行计算来提高图像编辑效率。这种方法显著减少了条件生成对抗网络和扩散模型的计算量和延迟,同时保持了图像质量。SIGE对DDPM、Stable Diffusion和GauGAN等模型的性能提升明显,在NeurIPS 2022发表,并开源了代码和基准数据集。

SIGE图像编辑生成模型卷积优化深度学习Github开源项目

空间增量生成引擎 (SIGE)

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[最新消息!] SIGE已被T-PAMI接收!

[最新消息!] SIGE现已支持Stable Diffusion和Mac MPS后端!我们还发布了DDPM在M1 Macbook Pro上的交互式演示代码!

[最新消息!] SIGE已被NeurIPS 2022接收!我们的代码和基准数据集已公开可用!

预览图 我们提出了空间增量生成引擎(SIGE),这是一个针对图像编辑应用选择性地在编辑区域执行计算的引擎。计算量和延迟是针对单次前向传播测量的。对于上述示例,SIGE显著降低了SDEditDDPM(4-6倍)、Stable Diffusion(8倍)和GauGAN(15倍)的计算量,同时保持图像质量。当与现有的模型压缩方法(如GAN压缩)结合时,它进一步将GauGAN的计算量减少了47倍。在NVIDIA RTX 3090上,SIGE实现了高达7.2倍的加速。

条件GAN和扩散模型的高效空间稀疏推理</br> 李牧阳林吉孟晨林Stefano Ermon韩松朱俊彦</br> 卡内基梅隆大学、麻省理工学院和斯坦福大学</br> NeurIPS 2022

演示

<p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/30b0a2f3-a385-49f6-8eb5-9db3459633f9.gif" width=600> </p>

相比原始DDPM,SIGE在M1 MacBook Pro GPU上实现了2倍更少的转换时间,因为我们选择性地在编辑区域执行计算。

概述

概述基于分块的稀疏卷积概述。对于网络中的每个卷积<i>F<sub>l</sub></i>,我们将其封装为SIGE Conv<sub><i>l</i></sub>。原始图像的激活已经预先计算好。在获得编辑后的图像时,我们首先计算原始图像和编辑后图像之间的差异掩码,并将掩码缩减为活跃块索引以定位编辑区域。在每个SIGE Conv<sub><i>l</i></sub>中,我们根据缩减后的索引直接从编辑后的激活<i>A<sub>l</sub></i><sup>edited</sup>中收集活跃块,沿批次维度堆叠这些块,并将它们输入<i>F<sub>l</sub></i>。如果<i>F<sub>l</sub></i>是步长为1的3×3卷积,收集的块会有宽度为2的重叠。在从<i>F<sub>l</sub></i>获得输出块后,我们将它们散布回<i>F<sub>l</sub></i>(<i>A<sub>l</sub></i><sup>original</sup>)以获得编辑后的输出,这近似于<i>F<sub>l</sub></i>(<i>A<sub>l</sub></i><sup>edited</sup>)。

性能

效率

概述 在1.2%的编辑下,SIGE可以将DDPM、Progressive Distillation和GauGAN的计算量减少7-18倍,在NVIDIA RTX 3090上实现2-4倍加速,在Apple M1 Pro GPU上实现3-5倍加速,在M1 Pro CPU上实现4-14倍加速。当与GAN压缩结合时,它进一步将GauGAN的计算量减少50倍,在M1 Pro CPU上实现38倍加速。请查看我们的论文以获取更多细节和结果。

质量

概述不同编辑大小下的定性结果。PD是Progressive Distillation。我们的方法很好地保持了原始模型的视觉保真度,而不会丢失全局上下文。 quality-stable-diffusion

在NVIDIA RTX 3090上测量的Stable Diffusion在图像修复和编辑方面的更多定性结果。

参考文献:

  • 去噪扩散概率模型(DDPM),Ho等人,ICLR 2020
  • 去噪扩散隐式模型(DDIM),Song等人,ICLR 2021
  • 用于扩散模型快速采样的渐进蒸馏,Salimans等人,ICLR 2022
  • 具有空间自适应归一化的语义图像合成(GauGAN),Park等人,CVPR 2019
  • GAN压缩:交互式条件GAN的高效架构,Li等人,CVPR 2020
  • 使用潜在扩散模型的高分辨率图像合成,Rombach等人,CVPR 2022

先决条件

  • Python3
  • CPU、M1 GPU或NVIDIA GPU + CUDA CuDNN
  • PyTorch >= 1.7。对于M1 GPU支持,请安装PyTorch>=2.0。

入门指南

安装

安装PyTorch后,您应该能够通过PyPI安装SIGE

pip install sige

或通过GitHub:

pip install git+https://github.com/lmxyy/sige.git

或本地安装以进行开发

git clone git@github.com:lmxyy/sige.git cd sige pip install -e .

对于MPS后端,请设置环境变量:

export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1

使用示例

请参阅example.py以获取最小SIGE卷积示例。首先按照上述说明安装SIGE,并使用以下命令安装torchprofile

pip install torchprofile

然后您可以运行:

python example.py

我们还提供了colab示例。

基准测试

要重现DDPMProgressive Distillation的结果,或下载LSUN Church编辑数据集,请按照diffusion/README.md中的说明操作。

要重现GauGANGAN Compression的结果,或下载Cityscapes编辑数据集,请按照gaugan/README.md中的说明操作。

引用

如果您在研究中使用此代码,请引用我们的论文。

@inproceedings{li2022efficient, title={Efficient Spatially Sparse Inference for Conditional GANs and Diffusion Models}, author={Li, Muyang and Lin, Ji and Meng, Chenlin and Ermon, Stefano and Han, Song and Zhu, Jun-Yan}, booktitle={Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS)}, year={2022} }

致谢

我们的代码基于SDEditddimdiffusion_distillationgan-compressiondpm-solverstable-diffusion开发。我们参考了sbnet实现基于平铺的稀疏卷积算法。我们的工作还受到torchsparse中收集/分散实现的启发。

我们感谢torchprofile用于MACs测量,clean-fid用于FID计算,以及drn用于Cityscapes mIoU计算。

我们感谢丁耀耀、叶子豪、郑连敏、唐浩天和朱立庚对引擎设计的有益评论。我们还感谢George Cazenavette、邓康乐、高睿涵、陆道涵、王圣宇和张炳良的宝贵反馈。该项目部分得到NSF、MIT-IBM Watson AI Lab、快手公司和索尼公司的支持。

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