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。...
2.2 Efficient T2I Transformer 2.3 High-informative dataset construction 2.4 Experiments 2.5 Application 三、Hunyuan-DiT介绍 3.1 方法介绍 最近,随着sora和stable diffusion3等技术的流行,基于transformer的扩散模型架构受到了大家的广泛关注。其中DiT、PixArt、Hunyuan-DiT等模型,因其创新性和影响力而备受瞩目。本文将...
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。 项目网站:https://walt-video-diffusion.github.io/ 论文...
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 ...
“U-Net已死，Transformer成为扩散模型新SOTA了！”就在ChatGPT占尽AI圈风头时，纽约大学谢赛宁的图像生成模型新论文横空出世，收获一众同行惊讶的声音。△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...
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...
现在，来自 Sony AI 等机构的研究者仅仅花了 1890 美元，就训练了一个不错的扩散模型， 具有 11.6 亿参数的稀疏 transformer。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2407.15811论文标题：Stretching Each Dollar: Diffusion Training from Scratch on a Micro-Budget项目（即将发布）：https://github.com/SonyResearch...
Transformer和扩散模型的关联 扩散模型全称是Diffusion Model。因早期的视频生成主要依赖GAN（生成式对抗网络）和VAE（变分自编码器），但生成的视频内容质量受限，难以商用。最早被用在分布式学习上的扩散模型，很快被拓展到视频生成和处理领域。从结果看，扩散模型在超分辨率、去噪、图像生成、修复等方面表现不俗。热门的...
在视频生成场景中,用 Transformer 做扩散模型的去噪骨干已经被李飞飞等研究者证明行得通。这可算得上是 Transformer 在视频生成领域取得的一项重大成功。 近日,一项视频生成研究收获了大量赞誉,甚至被一位 X 网友评价为「好莱坞的终结」。 真的有这么好吗?我们先看下效果: ...