1.2 Diffusion Transformer1.3 模型量化1.4 QAT 特定的模型架构改进1.5 部署策略1.6 实验设置1.7 实验结果 太长不看版 大规模的预训练文生图扩散模型促进了高保真度图像的生成,尤其是随着基于 Transformer 的 Diffusion 架构的出现。在这些扩散模型中,Diffusion Transformer 表现出了优越的图像生成能力,做到了较低的 FID ...
对于文本,这些是嵌入矩阵,Transformer 将每个输入的整数转换成向量空间,每个输出向量转换成一个关于词汇表的离散分布。 对于图像,研究者尝试了两种方法来压缩 k×k patch 向量的局部窗口到一个单一 transformer 向量(以及反向操作):(1)一个简...
摘要 以往的Diffusion模型主要以卷积UNet作为主干网络,本文发现U-Net的归纳偏差对Diffusion模型的性能并不是至关重要的,可以用Transformer等取代。通过利用其他视觉方向成熟的Transformer方案和训练方法,Diffus…
Diffit是英伟达发表于论文Diffit: Diffusion vision transformers for image generation(2023)中的一种方法,也是Diffusion Transformer的一个变体,在模型结构上进行了改进。整体的结构类似于U-Net和Transformer的结合,通过增加downsample和upsample实现层次性的建模。 Diffit在引入扩散步骤embedding的时候,采用了一种Time-depend...
【新智元导读】就在刚刚,Meta最新发布的Transfusion,能够训练生成文本和图像的统一模型了!完美融合Transformer和扩散领域之后,语言模型和图像大一统,又近了一步。也就是说,真正的多模态AI模型,可能很快就要来了!Transformer和Diffusion,终于有了一次出色的融合。自此,语言模型和图像生成大一统的时代,也就不远了!...
SORA模型作为未来视觉技术的重要代表,其独特的Diffusion Transformer架构为我们提供了一种全新的视角。本文将带您深入了解SORA模型的核心架构,探究其背后的技术原理,以及如何在实际应用中发挥巨大潜力。 一、SORA模型简介 SORA模型是一种先进的视觉技术模型,它集成了扩散模型(Diffusion Models)和Transformer架构,以及DALLE3等...
简介:Diffusion Transformer(DiT)是一种创新的扩散模型架构,它继承了Transformer模型类的优秀扩展特性,并在性能上超越了先前使用U-Net的模型。DiT通过巧妙地将空间输入转换为token序列,然后利用一系列Transformer块处理这些token,实现了对扩散过程的精确模拟。本文将详细解释DiT的工作原理,并通过实例和生动的语言,让读者轻松...
统一transformer与diffusion!Meta融合新方法剑指下一代多模态王者 机器之心报道 编辑:陈陈 本文引入了 Transfusion,这是一种可以在离散和连续数据上训练多模态模型的方法。 一般来说,多模态生成模型需要能够感知、处理和生成离散元素(如文本或代码)和连续元素(如图像、音频和视频数据)。
Diffit是英伟达发表于论文Diffit: Diffusion vision transformers for image generation(2023)中的一种方法,也是Diffusion Transformer的一个变体,在模型结构上进行了改进。整体的结构类似于U-Net和Transformer的结合,通过增加downsample和upsample实现层次性的建模。
Sora 的 DiT 展开就是:Diffusion Transformer,Sora = Diffusion + Transformer,这种更进一步的扩散模型,不仅能够实现媲美 GAN 的图像生成质量,而且具有更好的扩展性和计算效率。 如果之前使用过、了解过 stable diffusion 的同学,对 Diffusion model 应该会有印象: ...