1.2 Diffusion Transformer Diffusion Transformer (DiT[1]) 架构将扩散模型中常用的 U-Net Backbone 替换为对latent patch进行操作的 Transformer。与图 2(C) 所示的 Vision Transformer (ViT) 架构类似,DiT 首先将空间输入分成一系列 token,然后通过一系列的 Transformer Block 来执行去噪过程,如图 2(B) 所示。 ...
【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！...
本文将通过 DiT、SD3、Flux 三个 DiT 相关工作,介绍 Diffusion 中的 Transformer 结构的应用与演进。注意 SD3 和 Flux 采用的 Flow Matching 的扩散模型形式化当然是很关键的改进,但是本文主要聚焦于它们在模型…
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...
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! 这背后,正是Meta最近发布的Transfusion——一种训练能够生成文本和图像模型的统一方法。
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。
前言 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! 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。
深入理解AIGC背后的核心算法:GAN、Transformer与Diffusion Models 前言 随着人工智能技术的发展,AIGC(AI Generated Content,人工智能生成内容)已经不再是科幻电影中的幻想,而成为了现实生活中的一种新兴力量。无论是自动生成文章、绘制图像、生成音乐还是创作视频,AIGC都在各个内容创作领域崭露头角。然而,这些“智能创作...
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...
看完了Stable Diffusion 3的两大核心技术特性你就会发现，其实它和Sora非常接近。俩模型都是transformer模型（stable diffusion此前采用的是U-Net）、都使用块、都有着划时代的稳定性和优化，而且出生日期还这么近，说他们有血缘关系，我认为并不过分。不过“兄弟俩”有一个根源性的不同，那就是Sora闭源，Stable ...