Cross-Attention优化方案: 可以进一步优化显存的占用,使用默认推荐方案即可。 计算精度设置: 默认情况下,“开启VAE模型半精度优化”和“数值溢出检查(nan-check)”会开启。在启动SD前应关闭,可以降低出现错误图片或黑图的概率。 Channels-Last内存格式优化 和 模型哈希计算: 如图配置,可以进一步减小本机电脑压力。 以上...
比如,对 CrossAttention 模块进行参数裁剪对输出图像的影响比较小,移除第 4 个 ResnetBlock 和第 8 个 Self-Attention Block 的参数所造成的变化也很小,表明这些层内存在参数冗余,而第 1 个 ResnetBlock 和第 4 个 Self-Attention Block 参数则比较关键;2) 观察到每个 block 对整体输出质量的贡献有所不同,...
Schedule算法动态调整预测的噪声强度，控制生成过程的节奏。整个过程中，U-Net通过迭代优化步数（如50次或100次）提高生成图像的质量，减少噪声，增加图像的语义信息和文本信息。在SD框架中，U-Net中的cross-attention模块接受外部条件作为K和V，实现文本信息与图像信息的逐步耦合提取。这样，SD能够将文本信息...
这样做的好处就在于可以使用编码器对文本进行编码,生成文本嵌入(Text Embedding),再将这个文本嵌入作为条件引入解码器中,通过交叉注意力机制(Cross Attention)与视觉Token产生交互。 7)MaskGIT MaskGIT模型采用VQGAN范式,但在实现上有所不同。VQGAN中的Transformer通过序列生成方式预测图像Token,一次只预测一个,效率不高...
这样做的好处就在于可以使用编码器对文本进行编码,生成文本嵌入(Text Embedding),再将这个文本嵌入作为条件引入解码器中,通过交叉注意力机制(Cross Attention)与视觉Token产生交互。 7)MaskGIT MaskGIT模型采用VQGAN范式,但在实现上有所不同。VQGAN中的Transformer通过序列生成方式预测图像Token,一次只预测一个,效率不高...
这样做的好处就在于可以使用编码器对文本进行编码,生成文本嵌入(Text Embedding),再将这个文本嵌入作为条件引入解码器中,通过交叉注意力机制(Cross Attention)与视觉Token产生交互。 7)MaskGIT MaskGIT模型采用VQGAN范式,但在实现上有所不同。VQGAN中的Transformer通过序列生成方式预测图像Token,一次只预测一个,效率不高...
这样做的好处就在于可以使用编码器对文本进行编码,生成文本嵌入(Text Embedding),再将这个文本嵌入作为条件引入解码器中,通过交叉注意力机制(Cross Attention)与视觉Token产生交互。 7)MaskGIT MaskGIT模型采用VQGAN范式,但在实现上有所不同。VQGAN中的Transformer通过序列生成方式预测图像Token,一次只预测一个,效率不高...
这样做的好处就在于可以使用编码器对文本进行编码,生成文本嵌入(Text Embedding),再将这个文本嵌入作为条件引入解码器中,通过交叉注意力机制(Cross Attention)与视觉Token产生交互。 7)MaskGIT MaskGIT模型采用VQGAN范式,但在实现上有所不同。VQGAN中的Transformer通过序列生成方式预测图像Token,一次只预测一个,效率不高...
交叉注意力 (Cross-Attention) 从源序列产生 K和 V向量 将prompt描述经过 CLIP模型得到的特征向量作为源序列,得到 K和 V 从目标序列产生 Q向量 将Zt视为目标序列,得到 Q 实现过程 Wq 源自同一个输入序列 Wk 源自同一个输入序列 Wv 源自目标序列
PixArt-α 采用了 Diffusion Transformer (DiT) 作为基础架构，如图 4 所示，并创新地提出了以下几个专门的设计方案来处理 T2I 任务：图表 4.PixArt-α 模型架构。Cross-Attention layer 该研究在 DiT 模块中加入了一个多头交叉注意力层。它位于自注意力层和前馈层之间，使得模型能够灵活地与从语言模型中提取的...