基于Transformer的图像生成算法：Diffusion Transformers（DiT）
字数 3124 2025-12-19 21:53:05

基于Transformer的图像生成算法：Diffusion Transformers（DiT）

题目描述

Diffusion Transformers（DiT）是一种将Transformer架构与扩散模型（Diffusion Models）相结合的新型图像生成算法。传统的扩散模型通常依赖于U-Net作为其骨干网络来学习数据的去噪过程。然而，研究者们提出了一个核心问题：Transformer能否替代U-Net，成为扩散模型中更强大、可扩展性更强的去噪网络？DiT正是为了验证这一假设而设计。它旨在通过纯Transformer的架构，利用其强大的全局建模能力和对大规模数据的优秀扩展性，来提升扩散模型在图像生成质量、细节保真度和计算效率方面的表现。

解题过程（算法详解）

我将从“扩散模型基础”、“为何用Transformer替代U-Net”、“DiT的核心架构”以及“其工作流程”四个方面，循序渐进地为你解析。

第一步：回顾扩散模型的基本原理

理解DiT的前提是掌握扩散模型。扩散模型是一种生成模型，其核心思想是通过一个逐步加噪（前向过程）和逐步去噪（反向过程）的马尔可夫链来生成数据。

  1. 前向过程（扩散过程）：
    • 给定一张真实图像 x₀，我们通过T个时间步逐步向其添加高斯噪声。
    • 在每个时间步 t，图像 x_{t-1} 会变成 x_t，公式为：x_t = √(α_t) * x_{t-1} + √(1 - α_t) * ε。其中，ε 是标准高斯噪声，α_t 是一个预先定义的、随时间 t 递减的噪声调度参数（介于0和1之间）。
    • 经过足够多的步数 T 后，图像 x_T 几乎变成了纯高斯噪声。
  2. 反向过程（生成过程）：
    • 这是模型需要学习的核心。目标是从纯噪声 x_T 开始，逐步“猜测”并去除噪声，最终还原出一张逼真的图像 x₀。
    • 在每一步 t，模型需要预测在 x_t 中加入的噪声 ε，或者直接预测去噪后的图像 x_{t-1}。当前主流方法是训练一个神经网络 ε_θ(x_t, t) 来预测噪声 ε。
    • 关键：这个神经网络（如U-Net）的输入是带噪图像 x_t 和时间步 t 的嵌入，输出是预测的噪声。通过最小化预测噪声与真实添加噪声之间的差距（如均方误差MSE）来训练网络。

第二步：分析U-Net的局限与Transformer的潜力

在DiT之前，几乎所有高性能扩散模型（如Stable Diffusion）都使用U-Net作为其去噪网络 ε_θ。

  • U-Net的特点与局限：
    • 优点：具有编码器-解码器结构，通过跳跃连接融合多尺度特征，非常适合捕捉图像的局部细节和全局结构，在图像任务中表现出色。
    • 局限：其归纳偏置（如局部卷积）虽然对图像友好，但可能限制了对更复杂、长距离依赖关系的建模能力。更重要的是，其模型容量和计算效率的扩展性（Scaling）不如Transformer直观。
  • Transformer的潜力：
    • 强大的全局建模：自注意力机制能捕捉图像中任意两个像素（或图像块）之间的关系，不受局部感受野限制。
    • 卓越的可扩展性：在自然语言处理等领域已被证明，通过增加模型深度（层数）和宽度（隐藏维度），Transformer的性能可以持续提升。DiT希望将这种“扩展定律”引入图像生成领域。

第三步：详解DiT的核心架构设计

DiT的目标是构建一个纯Transformer的、能够替代U-Net的去噪网络。其架构设计包含以下几个关键模块：

  1. 图像块嵌入（Patchify）：

    • 与Vision Transformer (ViT) 类似，DiT首先将输入的带噪图像 x_t（例如，大小为 H×W×C）分割成一系列不重叠的小图像块（例如，每个块 P×P 像素）。
    • 每个图像块被展平并通过一个线性投影层，转换为一个 D 维的向量，称为 补丁嵌入（Patch Embedding）。
    • 这些补丁嵌入的序列，加上一个可学习的[CLS]标记（用于汇总信息）和标准的位置编码（用于保留空间信息），共同构成了Transformer的输入序列。

  2. 条件融合机制：

    • 扩散模型的反向过程是条件生成过程，条件信息是时间步 t。在DiT中，需要将时间步信息有效地注入到Transformer中。
    • DiT探索了多种条件机制，其中效果最好的是 “自适应层归一化（AdaLN）”。
    • 具体操作：时间步 t 先通过一个多层感知机（MLP）生成一组向量（γ, β）。在每个Transformer块内部，替换掉标准的层归一化（LayerNorm），使用 γ 和 β 对激活进行缩放和偏置：AdaLN(h) = γ * LayerNorm(h) + β。这使得模型能够根据不同的去噪时间步动态调整其行为。

  3. Transformer主体：

    • 输入序列经过多个串联的 Transformer块。每个块包含多头自注意力（MSA）和前馈网络（FFN）。
    • 为了稳定训练和提升性能，通常会采用 Pre-Norm（在MSA和FFN之前做归一化）或 AdaLN-Zero（一种特殊的初始化技巧，将AdaLN中FFN部分的 γ 初始化为0，确保训练初期FFN的输出接近恒等映射，有利于稳定扩散训练）等设计。

  4. 解码输出：

    • 经过所有Transformer块后，取出[CLS]标记对应的特征向量，或对所有补丁嵌入取平均，得到一个全局特征。
    • 这个全局特征通过一个最后的线性投影层，输出一个与输入 x_t 形状完全相同的预测噪声图 ε_θ(x_t, t)，或者在某些变体中直接预测图像块。

第四步：整合工作流程

将以上所有部分整合，DiT在一个标准扩散模型框架内的工作流程如下：

  1. 训练阶段：
    • 从数据集中采样一张干净图像 x₀ 和一个随机时间步 t。
    • 根据扩散过程公式，计算对应的带噪图像 x_t。
    • 将 x_t 送入DiT网络（经过图像块嵌入、AdaLN条件化的Transformer块处理、解码）。
    • DiT网络输出对噪声 ε 的预测 ε_θ(x_t, t)。
    • 计算预测噪声与真实添加噪声之间的均方误差（MSE Loss），并通过反向传播更新DiT的参数。
  2. 推理（生成）阶段：
    • 从标准高斯分布中采样一个随机噪声图像 x_T。
    • 对于时间步从 t = T 到 t = 1，循环执行：
      a. 将当前带噪图像 x_t 和时间步 t 输入训练好的DiT模型，得到预测的噪声 ε_θ(x_t, t)。
      b. 使用扩散模型的采样器（如DDPM或DDIM的更新公式），利用预测的噪声计算出上一个时间步更干净的图像 x_{t-1}。
    • 循环结束后，x₀ 即为最终生成的高质量图像。

总结与意义

Diffusion Transformers（DiT）成功地将Transformer的强扩展性引入了扩散模型。实验表明，通过简单地增加DiT的模型规模（参数量）或输入图像的分辨率（补丁数），生成图像的质量（如FID分数）能够得到显著且持续的提升。这验证了“Transformer作为扩散模型骨干”的可行性，并为构建更大、更强的生成模型开辟了一条清晰的路径。后续的许多工作，如“Scalable Diffusion Models with Transformers”论文和开源的“DiT”项目，都进一步证明了这一架构的优越性，使其成为当前图像生成领域的重要前沿方向之一。

基于Transformer的图像生成算法：Diffusion Transformers（DiT） 题目描述 Diffusion Transformers（DiT）是一种将Transformer架构与扩散模型（Diffusion Models）相结合的新型图像生成算法。传统的扩散模型通常依赖于U-Net作为其骨干网络来学习数据的去噪过程。然而，研究者们提出了一个核心问题：Transformer能否替代U-Net，成为扩散模型中更强大、可扩展性更强的去噪网络？DiT正是为了验证这一假设而设计。它旨在通过纯Transformer的架构，利用其强大的全局建模能力和对大规模数据的优秀扩展性，来提升扩散模型在图像生成质量、细节保真度和计算效率方面的表现。 解题过程（算法详解） 我将从“扩散模型基础”、“为何用Transformer替代U-Net”、“DiT的核心架构”以及“其工作流程”四个方面，循序渐进地为你解析。 第一步：回顾扩散模型的基本原理 理解DiT的前提是掌握扩散模型。扩散模型是一种生成模型，其核心思想是通过一个 逐步加噪 （前向过程）和 逐步去噪 （反向过程）的马尔可夫链来生成数据。 前向过程（扩散过程） ： 给定一张真实图像 x₀ ，我们通过 T 个时间步逐步向其添加高斯噪声。 在每个时间步 t ，图像 x_{t-1} 会变成 x_t ，公式为： x_t = √(α_t) * x_{t-1} + √(1 - α_t) * ε 。其中， ε 是标准高斯噪声， α_t 是一个预先定义的、随时间 t 递减的噪声调度参数（介于0和1之间）。 经过足够多的步数 T 后，图像 x_T 几乎变成了纯高斯噪声。 反向过程（生成过程） ： 这是模型需要学习的核心。目标是从纯噪声 x_T 开始，逐步“猜测”并去除噪声，最终还原出一张逼真的图像 x₀ 。 在每一步 t ，模型需要预测在 x_t 中加入的噪声 ε ，或者直接预测去噪后的图像 x_{t-1} 。当前主流方法是训练一个神经网络 ε_θ(x_t, t) 来预测噪声 ε 。 关键 ：这个神经网络（如U-Net）的输入是带噪图像 x_t 和时间步 t 的嵌入，输出是预测的噪声。通过最小化预测噪声与真实添加噪声之间的差距（如均方误差MSE）来训练网络。 第二步：分析U-Net的局限与Transformer的潜力 在DiT之前，几乎所有高性能扩散模型（如Stable Diffusion）都使用U-Net作为其去噪网络 ε_θ 。 U-Net的特点与局限 ： 优点 ：具有编码器-解码器结构，通过跳跃连接融合多尺度特征，非常适合捕捉图像的局部细节和全局结构，在图像任务中表现出色。 局限 ：其归纳偏置（如局部卷积）虽然对图像友好，但可能限制了对更复杂、长距离依赖关系的建模能力。更重要的是，其模型容量和计算效率的扩展性（Scaling）不如Transformer直观。 Transformer的潜力 ： 强大的全局建模 ：自注意力机制能捕捉图像中任意两个像素（或图像块）之间的关系，不受局部感受野限制。 卓越的可扩展性 ：在自然语言处理等领域已被证明，通过增加模型深度（层数）和宽度（隐藏维度），Transformer的性能可以持续提升。DiT希望将这种“扩展定律”引入图像生成领域。 第三步：详解DiT的核心架构设计 DiT的目标是构建一个 纯Transformer 的、能够替代U-Net的去噪网络。其架构设计包含以下几个关键模块： 图像块嵌入（Patchify） ： 与Vision Transformer (ViT) 类似，DiT首先将输入的带噪图像 x_t （例如，大小为 H×W×C ）分割成一系列不重叠的小图像块（例如，每个块 P×P 像素）。 每个图像块被展平并通过一个线性投影层，转换为一个 D 维的向量，称为 补丁嵌入（Patch Embedding） 。 这些补丁嵌入的序列，加上一个可学习的[ CLS ]标记（用于汇总信息）和标准的位置编码（用于保留空间信息），共同构成了Transformer的输入序列。 条件融合机制 ： 扩散模型的反向过程是 条件生成 过程，条件信息是时间步 t 。在DiT中，需要将时间步信息有效地注入到Transformer中。 DiT探索了多种条件机制，其中效果最好的是 “自适应层归一化（AdaLN）” 。 具体操作 ：时间步 t 先通过一个多层感知机（MLP）生成一组向量（ γ, β ）。在每个Transformer块内部， 替换掉标准的层归一化（LayerNorm） ，使用 γ 和 β 对激活进行缩放和偏置： AdaLN(h) = γ * LayerNorm(h) + β 。这使得模型能够根据不同的去噪时间步动态调整其行为。 Transformer主体 ： 输入序列经过多个串联的 Transformer块 。每个块包含多头自注意力（MSA）和前馈网络（FFN）。 为了稳定训练和提升性能，通常会采用 Pre-Norm （在MSA和FFN之前做归一化）或 AdaLN-Zero （一种特殊的初始化技巧，将AdaLN中FFN部分的 γ 初始化为0，确保训练初期FFN的输出接近恒等映射，有利于稳定扩散训练）等设计。 解码输出 ： 经过所有Transformer块后，取出[ CLS ]标记对应的特征向量，或对所有补丁嵌入取平均，得到一个全局特征。 这个全局特征通过一个最后的线性投影层，输出一个与输入 x_t 形状完全相同的 预测噪声图 ε_θ(x_t, t) ，或者在某些变体中直接预测图像块。 第四步：整合工作流程 将以上所有部分整合，DiT在一个标准扩散模型框架内的工作流程如下： 训练阶段 ： 从数据集中采样一张干净图像 x₀ 和一个随机时间步 t 。 根据扩散过程公式，计算对应的带噪图像 x_t 。 将 x_t 送入DiT网络（经过图像块嵌入、AdaLN条件化的Transformer块处理、解码）。 DiT网络输出对噪声 ε 的预测 ε_θ(x_t, t) 。 计算预测噪声与真实添加噪声之间的均方误差（MSE Loss），并通过反向传播更新DiT的参数。 推理（生成）阶段 ： 从标准高斯分布中采样一个随机噪声图像 x_T 。 对于时间步从 t = T 到 t = 1 ，循环执行： a. 将当前带噪图像 x_t 和时间步 t 输入训练好的DiT模型，得到预测的噪声 ε_θ(x_t, t) 。 b. 使用扩散模型的采样器（如DDPM或DDIM的更新公式），利用预测的噪声计算出上一个时间步更干净的图像 x_{t-1} 。 循环结束后， x₀ 即为最终生成的高质量图像。 总结与意义 Diffusion Transformers（DiT）成功地将Transformer的强扩展性引入了扩散模型。实验表明，通过简单地 增加DiT的模型规模（参数量）或输入图像的分辨率（补丁数） ，生成图像的质量（如FID分数）能够得到显著且持续的提升。这验证了“Transformer作为扩散模型骨干”的可行性，并为构建更大、更强的生成模型开辟了一条清晰的路径。后续的许多工作，如“Scalable Diffusion Models with Transformers”论文和开源的“DiT”项目，都进一步证明了这一架构的优越性，使其成为当前图像生成领域的重要前沿方向之一。