如图 3 所示,与 Swin Transformer 和 Neighborhood Attention 的结果相比,基于 KV 压缩的方法 (如 PixArt-Sigma 和 Agent Attention) 往往会使得纹理失真,这个结果突出了保留原始 Q,K,V token 的完整性的必要性。 1.4 类卷积线性化 基于对线性化 DiT 的上述分析,Neighborhood Attention 是满足所有约束的唯一方案。
在图像、视频生成领域，扩散模型已经成为主要范式。但是，在所有视频扩散方法中，主导的骨干网络是由一系列卷积和自注意力层构成的 U-Net 架构。人们之所以偏好 U-Net，是因为 Transformer 中全注意力机制的内存需求会随输入序列长度而二次方增长。在处理视频这样的高维信号时，这样的增长模式会让计算成本变得非常高。...
2.2 Efficient T2I Transformer 2.3 High-informative dataset construction 2.4 Experiments 2.5 Application 三、Hunyuan-DiT介绍 3.1 方法介绍 最近,随着sora和stable diffusion3等技术的流行,基于transformer的扩散模型架构受到了大家的广泛关注。其中DiT、PixArt、Hunyuan-DiT等模型,因其创新性和影响力而备受瞩目。本文将...
这些视频的作者是来自斯坦福大学、谷歌、佐治亚理工学院的研究者提出的 Window Attention Latent Transformer,即窗口注意力隐 Transformer,简称W.A.L.T。该方法成功地将 Transformer 架构整合到了隐视频扩散模型中。斯坦福大学的李飞飞教授也是该论文的作者之一。 项目网站:https://walt-video-diffusion.github.io/ 论文...
在视频生成场景中,用 Transformer 做扩散模型的去噪骨干已经被李飞飞等研究者证明行得通。这可算得上是 Transformer 在视频生成领域取得的一项重大成功。 近日,一项视频生成研究收获了大量赞誉,甚至被一位 X 网友评价为「好莱坞的终结」。 真的有这么好吗?我们先看下效果: ...
“U-Net已死，Transformer成为扩散模型新SOTA了！”就在ChatGPT占尽AI圈风头时，纽约大学谢赛宁的图像生成模型新论文横空出世，收获一众同行惊讶的声音。△MILA在读ML博士生Ethan Caballero 论文创意性地将Transformer与扩散模型融合，在计算效率和生成效果上均超越了基于U-Net的经典模型ADM和LDM，打破了U-Net统治扩散...
文本编码器也是一个 transformer 模型，我们也可以对其进行量化。同时量化文本编码器和扩散主干网络可以带来更大的显存节省:量化文本编码器后生成质量与之前的情况非常相似:ckpt@pixart-bs@1-dtype@fp16-qtype@fp8-qte@1.png 上述攻略通用吗？将文本编码器与扩散主干网络一起量化普遍适用于我们尝试的很多模型。但 ...
REPresentation Alignment(REPA)是一种简单的正则化方法,其使用了近期的扩展 Transformer 架构。简单来说,该技术就是一种将预训练的自监督视觉表征蒸馏到扩展 Transformer 的简单又有效的方法。这让扩散模型可以利用这些语义丰富的外部表征进行生成,从而大幅提高性能。
Transformer 和扩散模型的生成式 AI 实用指南(预览版) 第一章:扩散模型 在2020 年末,一个名为扩散模型的鲜为人知的模型类别开始在机器学习领域引起轰动。研究人员找出了如何使用这些模型生成比以前技术产生的合成图像质量更高的图像。随后出现了一系列论文,提出了改进和修改,进一步提高了质量。到 2021 年底,出现了像 ...
在视频生成场景中,用 Transformer 做扩散模型的去噪骨干已经被李飞飞等研究者证明行得通。这可算得上是 Transformer 在视频生成领域取得的一项重大成功。 近日,一项视频生成研究收获了大量赞誉,甚至被一位 X 网友评价为「好莱坞的终结」。 真的有这么好吗?我们先看下效果: ...