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...
DiT 并没有训练自己的 VAE,而是直接采用了 Huggingface Diffuser 库中的 AutoencoderKL 编解码微调版本,这是一个基于卷积的 VAE,因此 DiT 的生成pipeline是一个集成了卷积和 Transformer 的混合架构,在接下来的源码解析中会进一步说明。 ViT DiT 中的 Transformer 来自于 Vision Transformer(ViT)架构,ViT 抛弃了传统...
Diffusion Transformer Design Space DiT主要基于Vision Transformer(ViT)架构,该架构对patches序列进行操作,DiT保留了ViT的大部分配置。 Patchify 参考ViT,DiT的输入为空间表示 z (对于 256×256×3 图像, z 的形状为 32×32×4)。DiT的第一层为“patchify”,其通过线性嵌入将输入patches转换为tokens序列 T,token...
通过以Gflops衡量的前向传递复杂度来分析扩散Transformer(DiT)的可扩展性。通过增加Transformer的深度/宽度...
宏观来看,当下LLM和Diffusion,都太卷了,进入到靠公司堆资源的阶段。作为科研人员需要破局,更重要的是...
然后,设计了一个非对称的Masked Diffusion Transformer,用于根据未遮盖的tokens预测遮盖的tokens,同时保持扩散生成过程。MDT可以从不完整的上下文输入中重构图像的全部信息,从而使其能够学习图像token之间的关联关系。 实验结果表明,MDT在图像合成性能方面表现出优越性能,例如在ImageNet数据集上的新的SOTA FID分数,并且比...
而对于图像数据的预处理,框架也兼容 torch vision, albumentations 等多种图像处理库。用户可以根据需要在配置文件中直接配置预处理方式,或是在此基础上拓展自定义的图像处理方法。 图3 数据集配置文件示例 HCP-Diffusion 在文本标注方面,设计了灵活且清晰的 prompt 模板规范,可支持复杂多样的训练方法与数据标注。其对应...
目前,多模态领域仍然由扩散模型(如Stable Diffusion)和组合模型(如CLIP与LLM的结合)主导。Emu3团队将图像、文本和视频都标记化到离散空间中,并在混合的多模态序列上从头开始训练单个Transformer模型,从而实现了多模态任务的统一,无需依赖扩散或组合架构。 Emu3在生成和感知任务上的表现都超越了现有的特定任务模型,甚至...
Fast Training of Diffusion Transformer for Photorealistic Text-to-Image Synthesis - supermario-ai/PixArt-alpha
【新智元导读】Masked Diffusion Transformer V2在ImageNet benchmark 上实现了1.58的FID score的新SoTA,并通过mask modeling表征学习策略大幅提升了DiT的训练速度。 DiT作为效果惊艳的Sora的核心技术之一,利用Difffusion Transfomer 将生成模型扩展到更大的模型规模,从而实现高质量的图像生成。