Hunyuan-DiT中采用了二维旋转位置嵌入(2D RoPE),同时编码绝对位置和相对位置依赖关系。但是为了支持多分辨率的训练和推理,需要给不同的分辨率分配合适的位置编码。Hunyuan-DiT提出了两种位置编码方案: Extended Positional Encoding 扩展位置编码以一种非常简单的方式给出了图像 x 的位置编码,即: PE(xi,j)=(f(i),...
以下为Hunyuan-DiT的技术细节: 一、引言 Hunyuan-DiT模型的设计巧妙结合了扩散变换技术和中文细粒度理解能力,通过精心设计的数据管道和迭代优化过程,显著提升了中文文本到图像生成的质量和一致性。此外,该模型还支持多轮交互式对话,允许用户逐步细化他们的创意,从而实现了从模糊概念到具体图像的动态生成过程。 二、方法...
2. 部署 hunyuan-DiT 如果你的 ComfyUI 是在 Flux.1 模型发布前部署的,那么建议先进行更新。 (1)下载模型 在hugging face 搜索栏搜索”hunyuan_dit_comfyui“,点击进去可以看到一共有三个版本,我们选择最新的v1.2版本进行下载,如下图: 将下载的模型放置到 /ComfyUI/models/checkpoints/文件夹下 (2)下载 C...
训练阶段的优化 由于 Hunyuan-DiT 模型参数众多且训练所需的图像数据量巨大,我们采用了 ZeRO [27]、flash-attention [8]、多流异步执行、激活检查点、内核融合等方法来提高训练速度。 推理阶段的优化 部署 Hunyuan-DiT 给用户使用成本高昂,我们采用了多种工程优化策略来提高推理效率,包括 ONNX 图优化、内核优化、...
混元DiT,一个基于Diffusion transformer的文本到图像生成模型,此模型具有中英文细粒度理解能力。本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展Hunyuan-DiT使用diffusers框架的推理过程。本方案目前仅适用于企业客户。本文档适配昇腾云ModelArts
Hunyuan-DiT的技术亮点 Hunyuan-DiT凭借其独特的技术特点，在中文文生图领域独树一帜：中文原生训练：深度浸润中文语境Hunyuan-DiT以海量中文数据为基石进行训练，不仅深化了对中文语境和文化元素的理解，更能生成贴合中文审美和文化内涵的图像。其训练数据囊括了十万余个中文类别，从人物到风景，从植物到动物，无所不...
腾讯HunyuanDit代码解析 蓝天采集器-开源免费无限制云端爬虫系统 注意:本文仅供自己记录学习过程使用。 训练 全参训练过程 输入图像用VAE编码得到输入的x_start(1,4,128,128);文本的两个特征:bert的encoder feature(1,77,1024)和T5 的feature(1,256,2048),和旋转位置编码freqs_cis_img:cos(4096,88),sin(4096...
观察:混元DiT(Hunyuan-DiT)是腾讯混元团队开源的革命性文本到图像的扩散Transformer模型,展现了惊人的中英文理解能力,能够依据文本提示生成多种分辨率的超高质量图像。该模型独创性的网络架构,巧妙结合双语CLIP和多语言T5编码器,经过精心设计的数据管道训练和优化,使其在中文图像生成领域达到了无与伦比的领先地位。混元DiT...
* 地址:https://github.com/Tencent/HunyuanDiT  * 混元DiT,一个基于Diffusion transformer的文本到图像生成模型,此模型具有中英文细粒度理解能力。为了构建混元DiT,我们精心设计了Transformer结构、文本编码器和位置编码。我们构建了完整的数...
DiT、PixArt、HunyuanDiT的深入解读如下：DiT： 目标：保留扩散模型的可扩展性。 设计思想：继承ViT的设计，将输入图像通过patchify转化为向量序列，并为每个向量添加位置编码以进行顺序识别。 优化点：设计了四种不同的transformer block，包括在序列中追加额外的token、添加交叉注意力层、使用自适应层归一化...