AnimateDiff-Lightning：クロスモデル拡散蒸留

AnimateDiff-Lightning: Cross-Model Diffusion Distillation

March 19, 2024

著者: Shanchuan Lin, Xiao Yang

cs.AI

要旨

高速なビデオ生成を実現するAnimateDiff-Lightningを提案します。本モデルは、プログレッシブな敵対的拡散蒸留を用いて、少ステップでのビデオ生成において新たな最先端性能を達成します。ビデオモダリティに適応させるための修正について議論します。さらに、複数のベース拡散モデルの確率流を同時に蒸留することを提案し、より広範なスタイル互換性を持つ単一の蒸留モーションモジュールを実現します。コミュニティの利用に向けて、蒸留されたAnimateDiff-Lightningモデルを公開できることを嬉しく思います。

English

We present AnimateDiff-Lightning for lightning-fast video generation. Our model uses progressive adversarial diffusion distillation to achieve new state-of-the-art in few-step video generation. We discuss our modifications to adapt it for the video modality. Furthermore, we propose to simultaneously distill the probability flow of multiple base diffusion models, resulting in a single distilled motion module with broader style compatibility. We are pleased to release our distilled AnimateDiff-Lightning model for the community's use.