扩散模型和Transformer梦幻联动，一举拿下新SOTA

△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统治扩散模型的“普遍认知”。

网友给这对新组合命名也是脑洞大开：

All we need is U-Transformer

希望他们没有错过Transffusion这个名字。

要知道，这几年虽然Transformer占尽风头，但U-Net在扩散模型领域仍然一枝独秀——

无论是“前任王者”DALL·E2还是“新晋生成AI”Stable Diffusion，都没有使用Transformer作为图像生成架构。

△英伟达AI科学家Jim Fan

如今新研究表明，U-Net并非不可用Transformer替代。

“U-Net并非不可替代”

论文提出的新架构名叫Diffusion Transformers（DiTs）。

架构保留了很多ViT的特性，其中整体架构如图左（包含多个DiT模块），具体的DiT模块组成如图右：

更右边的两个灰色框的模块，则是DiT架构的“变体”。主要是探讨在条件输入下，不同的架构是否能对信息进行更好的处理，包括交叉注意力等。

最终结果表明，还是层归一化（Layer Normalization）更好用，这里最终选用了Adaptive Layer Normalization（自适应层归一化）的方法。

对于这篇论文研究的目的，作者表示希望探讨扩散模型中不同架构选择的重要性，以及也是给将来生成模型的评估做一个评判标准。

先说结果——作者认为，U-Net的归纳偏置（inductive bias），对于扩散模型性能提升不是必须的。

与之相反，他们能“轻松地”（readily）被Transformer的标准架构取代。

有网友发现，DALL·E和DALL·E2似乎都有用到Transformer。

这篇论文和它们的差异究竟在哪里？

事实上，DALL·E虽然是Transformer，但并非扩散模型，本质是基于VQVAE架构实现的；

至于DALL·E2和Stable Diffusion，虽然都分别将Transformer用在了CLIP和文本编码器上，但关键的图像生成用的还是U-Net。

△经典U-Net架构

不过，DiT还不是一个文本生成图像模型——目前只能基于训练标签生成对应的新图像。

虽然生成的图片还带着股“ImageNet风”，不过英伟达AI科学家Jim Fan认为，将它改造成想要的风格和加上文本生成功能，都不是难点。

如果将标签输入调整成其他向量、乃至于文本嵌入，就能很快地将DiT改造成一个文生图模型：

Stable-DiT马上就要来了！

所以DiTs在生成效果和运算速率上，相比其他图像生成模型究竟如何？

在ImageNet基准上取得SOTA

为了验证DiTs的最终效果，研究者将DiTs沿“模型大小”和“输入标记数量”两个轴进行了缩放。

具体来说，他们尝试了四种不同模型深度和宽度的配置：DiT-S、DiT-B、DiT-L和DiT-XL，在此基础上又分别训练了3个潜块大小为8、4和2的模型，总共是12个模型。

从FID测量结果可以看出，就像其他领域一样，增加模型大小和减少输入标记数量可以大大提高DiT的性能。

FID是计算真实图像和生成图像的特征向量之间距离的一种度量，越小越好。

换句话说，较大的DiTs模型相对于较小的模型是计算效率高的，而且较大的模型比较小的模型需要更少的训练计算来达到给定的FID。

其中，Gflop最高的模型是DiT-XL/2，它使用最大的XL配置，patch大小为2，当训练时间足够长时，DiT-XL/2就是里面的最佳模型。

于是在接下来，研究人员就专注于DiT-XL/2，他们在ImageNet上训练了两个版本的DiT-XL/2，分辨率分别为256x256和512x512，步骤分别为7M和3M。

当使用无分类器指导时，DiT-XL/2比之前的扩散模型数据都要更好，取得SOTA效果：

在256x256分辨率下，DiT-XL/2将之前由LDM实现的最佳FID-50K从3.60降至了2.27。

并且与基线相比，DiTs模型本身的计算效率也很高：

DiT-XL/2的计算效率为119 Gflops，相比而言LDM-4是103 Gflops，ADM-U则是742 Gflops。

同样，在512x512分辨率下，DiT-XL/2也将ADM-U之前获得的最佳FID 3.85降至了3.04。

不过此时ADM-U的计算效率是2813 Gflops，而XL/2只有525 Gflops。

研究作者

本篇论文作者为UC伯克利的William Peebles和纽约大学的谢赛宁。

William Peebles，目前是UC伯克利的四年级博士生，本科毕业于麻省理工学院。研究方向是深度学习和人工智能，重点是深度生成模型。

之前曾在Meta、Adobe、英伟达实习过，这篇论文就是在Meta实习期间完成。

谢赛宁，纽约大学计算机科学系助理教授，之前曾是Meta FAIR研究员，本科就读于上海交通大学ACM班，博士毕业于UC圣迭戈分校。

谢赛宁读博士时曾在FAIR实习，期间与何恺明合作完成ResNeXt，是该论文的一作，之前何恺明一作论文MAE他也有参与。

当然，对于这次Transformer的表现，也有研究者们表示“U-Net不服”。

例如三星AI Lab科学家Alexia Jolicoeur-Martineau就表示：

U-Net仍然充满生机，我相信只需要经过细小调整，有人能将它做得比Transformer更好。

看来，图像生成领域很快又要掀起新的“较量风暴”了。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2212.09748v1

参考链接：

[1]https://twitter.com/ethanCaballero/status/1605621603135471616

[2]https://www.wpeebles.com/DiT

[3]https://paperswithcode.com/paper/scalable-diffusion-models-with-transformers#code

— 完 —

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原标题：《扩散模型和Transformer梦幻联动！一举拿下新SOTA，MILA博士：U-Net已死》

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