通过利用其他视觉方向成熟的Transformer方案和训练方法,Diffusion模型可以从这些架构中获益,且能保留UNet可扩展性、鲁棒性和效率等特性。 故本文提出一种基于Transformer的扩散模型,称为Diffusion Transformer(DiTs),DiT遵循ViT的技术方法。具体有: 用Transformer架构取代了以往在VAE的潜空间训练的Latent Diffusion Models(...
1. 引言 扩散模型近年来在图像生成领域取得了显著进展。其通过逐步向图像中加入噪声并在反向过程中去噪,实现了高质量的图像生成。DiT,即Diffusion Transformer,是一种新型的扩散模型,它将传统扩散模型中的U-Ne…
此外,文中对一些模型结构也进行了尝试,包括残差网络怎么加,是直接拼接到深层+MLP还是add到生成;扩散步骤embedding怎么加入到U-ViT中;以及Transformer之后的卷积网络怎么加。 3 MDT MDT发表于论文Masked diffusion transformer is a strong image synthesizer(ICCV 2023),在DiT的基础上,引入了mask latent modeling,进一步...
在经过多层的DiT模型后,需要将预测的噪声结果还原出来,这里使用一个MLP作为Decoder,将DiT生成的结果映射到噪声预测结果。 上述就是DiT的整体结构,主要还是Vision Transformer。用这个DiT结构,替代扩散模型中的去噪模块,也就是噪声预测网络,就是DiT模型 从实验对比中可以看出,DiT的生成效果是超过基于U-Net等之前的SOTA模...
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...
图像生成模型是目前业内研究的焦点,而目前诸如Sora等前沿生成模型,其所基于的主体架构都是Diffusion Transformers(DiT)。Diffusion Transformers(DiT)是论文Scalable Diffusion Models with Transformers(ICCV 2023)中提出的,是扩散模型和Transformer的结合,也是Sora使用的底层生成模型架构,将Diffusion Transformers从图像生成扩展...
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: ...
1 DiT:Transformer 构建扩散模型 论文名称:Scalable Diffusion Models with Transformers (ICCV 2023, Oral) 论文地址:https//arxiv.org/pdf/2212.09748.pdf 论文主页:https//www.wpeebles.com/DiT.html 1 DiT 论文解读: 1.1 把 Transformer 引入 Diffusion Models ...
在本文中,我们介绍了 PixArt-Σ,一个能够直接生成 4K 分辨率图像的 Diffusion Transformer (DiT) 模型。PixArt-Σ 相比其前身 PixArt-α 有了显著的进步,生成的图像保真度更高,与文本提示的一致性也更好。PixArt-Σ 的一个关键特点是其训练效率。通过利用 PixArt-α 的基础预训练,它从"较弱"的基线模型演变为"...
一、DiT及相关技术 Sora和SD 3都是基于Diffusion Transformer(DiT)这个新的图像生成技术,这是Sora作者之一William Peebles的成果,文章是Scalable Diffusion Models with Transformers,2022年12月上了arXiv,正式发表于ICCV(2023年10月)。 DiT这个技术被OpenAI和Stable.ai两大当红AI公司选中作为重要项目的基础,首先当然是性...