如图 3 所示,与 Swin Transformer 和 Neighborhood Attention 的结果相比,基于 KV 压缩的方法 (如 PixArt-Sigma 和 Agent Attention) 往往会使得纹理失真,这个结果突出了保留原始 Q,K,V token 的完整性的必要性。 1.4 类卷积线性化 基于对线性化 DiT 的上述分析,Neighborhood Attention 是满足所有约束的唯一方案。
在图像、视频生成领域，扩散模型已经成为主要范式。但是，在所有视频扩散方法中，主导的骨干网络是由一系列卷积和自注意力层构成的 U-Net 架构。人们之所以偏好 U-Net，是因为 Transformer 中全注意力机制的内存需求会随输入序列长度而二次方增长。在处理视频这样的高维信号时，这样的增长模式会让计算成本变得非常高。...
高效的 T2I Transformer 架构:将 Cross-Attention 合并到 Diffusion Transformer (DiT) 中。 高信息量的数据:作者强调文本-图像对中概念密度的重要性,并使用大语言模型自动标记伪字幕来辅助文本图像对齐的训练。 PixArt-α 的训练速度明显超过了现有的大规模 T2I 模型,比如训练时间仅仅为 Stable Diffusion v1.5 的 ...
△MILA在读ML博士生Ethan Caballero 论文创意性地将Transformer与扩散模型融合，在计算效率和生成效果上均超越了基于U-Net的经典模型ADM和LDM，打破了U-Net统治扩散模型的“普遍认知”。网友给这对新组合命名也是脑洞大开：All we need is U-Transformer希望他们没有错过Transffusion这个名字。要知道，这几年虽然Transfo...
文本编码器也是一个 transformer 模型，我们也可以对其进行量化。同时量化文本编码器和扩散主干网络可以带来更大的显存节省:量化文本编码器后生成质量与之前的情况非常相似:ckpt@pixart-bs@1-dtype@fp16-qtype@fp8-qte@1.png 上述攻略通用吗？将文本编码器与扩散主干网络一起量化普遍适用于我们尝试的很多模型。但 ...
简介: Transformer 和扩散模型的生成式 AI 实用指南(预览版) 原文:Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0第一章:扩散模型在2020 年末,一个名为扩散模型的鲜为人知的模型类别开始在机器学习领域引起轰动。研究人员找出了如何使用这些模型生成比以前技术产生...
该研究专注于一类新的基于 Transformer 的扩散模型：Diffusion Transformers（简称 DiTs）。DiTs 遵循 Vision Transformers (ViTs) 的最佳实践，有一些小但重要的调整。DiT 已被证明比传统的卷积网络（例如 ResNet ）具有更有效地扩展性。具体而言，本文研究了 Transformer 在网络复杂度与样本质量方面的扩展行为。研究表明...
Transformer 和扩散模型的生成式 AI 实用指南(预览版) 第一章:扩散模型 在2020 年末,一个名为扩散模型的鲜为人知的模型类别开始在机器学习领域引起轰动。研究人员找出了如何使用这些模型生成比以前技术产生的合成图像质量更高的图像。随后出现了一系列论文,提出了改进和修改,进一步提高了质量。到 2021 年底,出现了像 ...
Transformer 和扩散模型的生成式 AI 实用指南(预览版) 第一章:扩散模型 在2020 年末,一个名为扩散模型的鲜为人知的模型类别开始在机器学习领域引起轰动。研究人员找出了如何使用这些模型生成比以前技术产生的合成图像质量更高的图像。随后出现了一系列论文,提出了改进和修改,进一步提高了质量。到 2021 年底,出现了像 ...
这些视频的作者是来自斯坦福大学、谷歌、佐治亚理工学院的研究者提出的 Window Attention Latent Transformer,即窗口注意力隐 Transformer,简称 W.A.L.T。该方法成功地将 Transformer 架构整合到了隐视频扩散模型中。斯坦福大学的李飞飞教授也是该论文的作者之一。