DiTs 是一种用于扩散模型的新架构，目标是尽可能忠实于标准 transformer 架构，以保留其可扩展性。DiT 保留了 ViT 的许多最佳实践，图 3 显示了完整 DiT 体系架构。DiT 的输入为空间表示 z（对于 256 × 256 × 3 图像，z 的形状为 32 × 32 × 4）。DiT 的第一层是 patchify，该层通过将每个 patch ...
U-ViT 的性能与相似尺寸的 U-Net 相当。U-ViT 的 latent 扩散模型在 ImageNet 256×256 上的 class-conditioned 图像生成中实现了 2.29 的 FID,在 MS-COCO 上的文生图任务中实现了 5.48 的 FID,同时没有使用大型外部数据集。 U-ViT 还给出了很多有价值的观察,比如对于基于扩散模型的图像建模,long skip co...
Azad等人[44]提出了一种上下文注意力网络TMU,用于自适应地将U-Net产生的局部特征与ViT的全局信息综合起来,增强医学图像的重叠边界区域。TMU是两个分支管道,其中第一个流使用类似U-Net的块,没有分割头(Resnet主干[121])来提取高语义特征和对象级边界热力图交互表示。在另一个分支中,基于ViTs的Transformer模块应用于...
通过简单地扩展 DiT 并训练具有高容量主干(118.6 Gflops)的 LDM,可以在类条件 256 × 256 ImageNet 生成基准上实现 2.27 FID 的最新结果。 Diffusion Transformers DiTs 是一种用于扩散模型的新架构,目标是尽可能忠实于标准 transformer 架构,以保留其可扩展性。DiT 保留了 ViT 的许多最佳实践,图 3 显示了完整 D...
1)遵循 Transformers 的设计理念,U-ViT 将包括时间、条件和噪声图像在内的所有输入 都视作为 token。U-ViT 延续了 ViT 的方法,将带噪图片划分为多个区块之后,与时间 t、 条件 c 和图像块一起转为 token 输入到 TransformerBlock。 2)借鉴 U-Net,U-ViT 在 Transformer 的浅层和深层之间采用长跳转连接,总数...
DiTs 是一种用于扩散模型的新架构,目标是尽可能忠实于标准 transformer 架构,以保留其可扩展性。DiT 保留了 ViT 的许多最佳实践,图 3 显示了完整 DiT 体系架构。 DiT 的输入为空间表示 z(对于 256 × 256 × 3 图像,z 的形状为 32 × 32 × 4)。DiT 的第一层是 patchify,该层通过将每个 patch 线性...
DiTs 是一种用于扩散模型的新架构,目标是尽可能忠实于标准 transformer 架构,以保留其可扩展性。DiT 保留了 ViT 的许多最佳实践,图 3 显示了完整 DiT 体系架构。 DiT 的输入为空间表示 z(对于 256 × 256 × 3 图像,z 的形状为 32 × 32 × 4)。DiT 的第一层是 patchify,该层通过将每个 patch 线性...
DiTs 是一种用于扩散模型的新架构,目标是尽可能忠实于标准 transformer 架构,以保留其可扩展性。DiT 保留了 ViT 的许多最佳实践,图 3 显示了完整 DiT 体系架构。 DiT 的输入为空间表示 z(对于 256 × 256 × 3 图像,z 的形状为 32 × 32 × 4)。DiT 的第一层是 patchify,该层通过将每个 patch 线性...
DiTs 是一种用于扩散模型的新架构,目标是尽可能忠实于标准 transformer 架构,以保留其可扩展性。DiT 保留了 ViT 的许多最佳实践,图 3 显示了完整 DiT 体系架构。 DiT 的输入为空间表示 z(对于 256 × 256 × 3 图像,z 的形状为 32 × 32 × 4)。DiT 的第一层是 patchify,该层通过将每个 patch 线性...
激活函数使用GELU,因为在ViT和BERT在使用GELU的情况下表现更好。 特征通过另一个移位的MLP(跨高度)传递,该MLP将维度从H转换为O。 最后还是用了残差连接将原始标记令牌添加到残差。然后使用层归一化(LN),将输出特征传递给下一个块。 损失函数 使用二元交叉熵(BCE)和dice 损失的组合: ...