一个可能的原因是模型受益于U-Net架构的归纳偏置；另一种假设是，这种优势来自于U-Net层引入的整体模型参数的显著增加。为了分离这两个混杂因素，研究者将核心Transformer扩展到70亿个参数，同时保持U-Net参数量（几乎）不变；在这种设置下，额外的编码器/解码器参数仅占总模型参数的3.8%增加，相当于token嵌入参数...
Diffusion Transformer的研究动机其实大道至简,将隐扩散模型所达到相对不错的性能效果,与Transformer强大的模型架构相结合,希望能够让扩散模型更上一层楼。正值OpenAI和StabilityAI都不约而同地选择了Diffusion Transformer,不由得引发了我对它的一些思考,同期模型其实也不乏其他可用的选项,例如Mamba,那么究竟是什么特点能让...
Diffusion Transformers(DiTs)是一种新型的扩散模型,它利用变换器(transformer)架构代替了传统扩散模型中常用的U-Net骨干网络。DiTs的设计灵感来自于视觉变换器(Vision Transformers,ViTs),ViTs已证明在视觉识别任务中比传统的卷积网络更加有效。 3.1 基础架构 Patchify层:这是DiT的第一个层次,它将输入图像(或输入潜变量...
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...
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: ...
VAR直接利用了类似于GPT-2的transformer架构进行视觉自回归学习。在ImageNet 256×256基准测试中,VAR显着改善了其自回归基线,实现了1.80的Fréchet inception距离(FID)和356.4的inception分数(IS),推理速度提高了20倍。值得注意的是,VAR在FID/IS、数据效率、推理速度和可扩展性等方面超过了diffusion transformer(DiT)—...
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。
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...
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。