【文生视频】Diffusion Transformer：OpenAI Sora 原理、Stable Diffusion 3 同源技术

文生视频 Diffusion Transformer：Sora 核心架构、Stable Diffusion 3 同源技术

提出背景
变换器的引入
Diffusion Transformer (DiT)架构
Diffusion Transformer (DiT)总结

OpenAI Sora 设计思路
阶段1: 数据准备和预处理
阶段2: 架构设计
阶段3: 输入数据的结构化
阶段4: 视频压缩和表示
阶段5: 模型训练和优化
阶段6: 输出生成

OpenAI Sora 工作流程
步骤1: 视频数据的压缩和转换
步骤2: 时空补丁的提取
步骤3: 使用Transformer处理补丁
步骤4: 生成视频内容
步骤5: 视频解码

读懂 Diffusion Transformer 需要的知识点：

Transformer
ViT：视觉 Transformer
Diffusion 扩散模型

提出背景

论文：https://arxiv.org/pdf/2212.09748.pdf

代码：https://github.com/facebookresearch/DiT

在传统的DDPMs中，使用卷积U-Net作为骨干网络是常见的选择。

尽管这些模型在图像生成任务上取得了显著的成功，但是随着生成图像分辨率的提高以及对更复杂图像特征的需求增加，需要寻找更高效和可扩展的模型架构。

假设我们想要生成一系列高质量的图像，这些图像模仿了某种特定的艺术风格，例如梵高的画风。

传统的方法可能依赖于复杂的卷积网络，如U-Net，这种网络通过大量的层次和参数来捕捉图像的细节和风格特征。

然而，这种方法在处理更高分辨率的图像或更复杂的图像风格时，可能会遇到性能瓶颈。

用变换器替代U-Net骨干网络：U-Net是一种流行的用于图像处理任务（特别是图像分割）的卷积神经网络架构。

它的特点是有一个对称的结构，能够有效地捕获图像的局部和全局信息。
在这里，研究者选择用变换器替换U-Net，意味着他们采用了一种基于注意力机制的方法来处理图像，而不是传统的卷积方法。
这种替换旨在利用变换器处理复杂数据依赖关系的能力，以提高扩散模型生成图像的质量和效率。

变换器作用于潜在的补丁上：这意味着变换器模型不是直接在整个图像上一次性操作，而是将图像分割成小块（即补丁），然后在这些小块的潜在表示上应用其注意力机制。

这种方法可以让模型更有效地学习图像的局部细节，同时保持对全局结构的理解。

引入基于变换器的扩散模型（DiTs）后，我们采取不同的策略：

模型设计：我们设计一个基于变换器的架构，该架构能够更有效地处理图像的潜在表示。

变换器以其强大的注意力机制著称，能够捕捉图像不同部分之间的复杂关系，这对于图像生成尤其有用。
潜在空间操作：与直接在像素级别操作不同，我们的模型在所谓的潜在空间中工作，这是一个通过某种形式的编码器得到的压缩图像表示。

这种表示捕捉了图像的关键特征，但用更少的数据表示，使得模型更加高效。
可扩展性：为了生成更高质量的图像，我们可以通过增加变换器的深度（即层数）或宽度（即每层的大小），或是增加处理的潜在补丁的数量来提高模型的计算复杂度（Gflops）。

随着复杂度的提高，模型能够更好地学习复杂的图像特征，生成更接近真实的高分辨率艺术风格图像。
性能验证：我们通过在一系列图像生成任务上测试我们的模型，特别是在模仿梵高画风的任务上，来验证模型的性能。

通过计算FID得分，我们发现随着模型复杂度的增加（更多的Gflops），生成的图像与真实的梵高画作在视觉上更为相似，FID得分更低，表明图像质量更高。
成就：我们的最大型号，DiT-XL/2，在这些图像生成任务中表现出色，不仅在模仿梵高画风方面达到了新的高度，而且在一系列基准测试中设置了新的记录。

基于变换器的扩散模型提供了一种强大且可扩展的方法来生成高质量的图像，能够应对不同分辨率和复杂度的挑战，同时在保持或提高图像质量的同时提高计算效率。

实验结论：

通过增加模型的规模和计算资源投入，能够生成更高质量的图像。这表明DiTs模型是可扩展的，即它们可以通过增加资源投入来实现更好的性能。

变换器的引入

目标：探索变换器架构在DDPMs中的应用，旨在利用其强大的可扩展性和处理大规模数据集的能力来提升图像生成的质量。
实现步骤：
1. 替换骨干网络：用标准变换器架构替换DDPM中的U-Net骨干网络。
这一步骤需要考虑如何有效地将图像数据转换为适合变换器处理的格式（例如，将图像切分为小块或补丁）。
1. 模型训练：在变换器骨干的DDPM上进行训练，使用大规模图像数据集并采用适当的训练技巧，如注意力机制和位置编码，以捕捉图像的全局依赖性和局部细节。
2. 性能评估：通过FID（Fréchet Inception Distance）等指标评估生成图像的质量，验证变换器架构的有效性。

通过将变换器架构应用于DDPMs，我们能够生成具有更高分辨率、更丰富细节和更低FID得分的图像。

Diffusion Transformer (DiT)架构

在这里插入图片描述
左侧描述了条件潜在DiT模型的训练过程，其中输入的潜在信息被分解为补丁并由多个DiT块处理。

右侧展示了DiT块的详细信息，并说明了标准变换器块的不同变体。

在这些变体中，适应性层归一化（adaptive layer norm）表现得最好。

图中的结构包括：

多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）
多头交叉注意力（Multi-Head Cross-Attention）
前馈网络（Pointwise Feedforward）
层归一化（Layer Norm）
缩放、平移以及时步和条件信息的整合
每个DiT块都包含了这些元素，这些元素共同工作以学习和生成图像数据的复杂分布。

通过实验不同的变换器块配置，研究人员可以找到最优的模型设置，以提高模型的性能和生成图像的质量。

这张图表明，DiT模型是对传统扩散模型的一个显著改进，因为它们整合了变换器架构的强大能力，尤其是在处理和生成高质量图像方面。

DiT的输入规格：

在这里插入图片描述

输入图像首先被处理成大小为 $\times p)$ 的补丁，然后这些补丁被线性化为具有隐藏维度( d )的输入令牌序列。

令牌总数( T )由公式 $T = (I/p)^2$ 确定，其中( I )是以像素为单位的输入图像大小。

这种表示方式表明，较小的补丁大小会导致更长的令牌序列，从而增加计算复杂度，以Gflops衡量。

以图像分辨率为256x256像素，补丁大小为16x16像素的情况为例：

首先，输入图像会被分割成大小为 $\times p$ （在这个例子中是 $16 \times 16$ ）的补丁。

如果输入图像的大小为 $\times I$ （在这个例子中是 $256 \times 256$ ），那么会有 $T = (I/p)^2$ （即 $T = (256/16)^2 = 256$ ）个这样的补丁。

接下来，每个补丁会被线性化为具有隐藏维度 ( d ) 的输入令牌。

这意味着我们最终会有一个长为256的令牌序列，每个令牌都是一个 ( d ) 维的向量。

在此基础上：

特征1（ViT架构的应用）：这些令牌序列会被用作DiT模型的输入，模型会利用ViT架构的特点来处理这些序列，捕捉图像内部的复杂结构和特征。
特征2（补丁大小对序列长度和Gflops的影响）：较小的补丁大小会导致更长的序列，这意味着模型需要处理更多的令牌，从而增加了模型的Gflops。

当我们把输入图像分割成更小的patches（或补丁）时，我们得到更多的tokens来表示这些patches。

由于每个token都需要被模型处理（例如，通过神经网络层的前向和后向传播），这就增加了模型所需执行的总计算操作数。

因此，模型的Gflops也会相应增加，表明它需要更多的计算资源来处理相同数量的数据。

换句话说，当你减少patch的大小时，为了处理这些更细粒度的数据，模型需要做更多的工作，因此计算复杂度就会提高。

在给定的例子中，如果将补丁大小从16x16减少到8x8，令牌数从256增加到1024，相应地，模型处理这些令牌所需的计算量（Gflops）也会增加，因为现在有更多的令牌需要经过模型的神经网络层。
特征3（DiT块的设计差异）：不同的DiT块设计会影响模型处理这些令牌的方式，从而影响整体模型的性能和计算效率。例如，adaLN-Zero块通过特定的初始化策略来提高模型性能，同时保持计算效率。

在这个例子中，通过选择合适的补丁大小和DiT块设计，可以优化模型的计算负载，并提高图像生成任务的性能。

Diffusion Transformer (DiT)总结

特征1（模型架构）：DiT采用了变换器架构，特别是在处理序列化的图像数据方面，这是因为变换器架构在捕捉长期依赖关系方面表现出色。
特征2（序列化输入）：通过将图像分割成小patches并将它们序列化为tokens，DiT能够有效地在变换器模型中处理图像数据。
特征3（位置编码）：位置编码被应用于tokens以保留空间信息，这对于保持图像中的相对位置关系至关重要。
特征4（计算复杂度）：通过调整补丁大小，DiT可以在保持精细度的同时增加或减少模型的计算负担（Gflops）。
特征5（性能优化）：模型的性能通过调整不同的块设计（例如，使用adaLN或adaLN-Zero）来优化，这些设计影响着模型在特定任务上的效率和效果。
特征6（训练策略）：适当的训练策略，如使用指数移动平均（EMA）和特定的优化器（如AdamW），对于达到高性能至关重要。

OpenAI Sora 设计思路

在Sora中，Diffusion Transformer（DiT）通常承担着生成模型的角色，就是负责生成高质量图像或视频的核心组件，是核心的生成组件。

负责从噪声化数据中生成清晰、高质量的图像或视频内容。

DiT结合了Transformer架构的能力和扩散模型的生成能力，使得Sora能够根据文本提示来创造逼真的视频序列。

阶段1: 数据准备和预处理

子特征1（文本到视频的训练数据）：这是链条的起点，涉及收集大量的视频及其描述性文字说明。

例如，可能会从YouTube等平台获取视频，并提取或生成相关的描述性文字。

阶段2: 架构设计

子特征2（基本架构）：确定了将使用基于Transformer的扩散模型架构。

在这个阶段，设计者需要决定模型的关键架构元素，例如如何集成文本提示和噪声图像块。

在设计阶段，确定Sora模型将采用基于Transformer的扩散模型架构。

这意味着DiT是用来构建模型的基本框架，它将负责处理和生成图像或视频块。

阶段3: 输入数据的结构化

子特征3（视频的类token化）：将预处理后的视频数据转换成模型可以理解的形式，这类似于NLP中的tokenization过程。

视频被压缩并分割成时空补丁，为后续的模型训练准备。

DiT需要能够处理序列化后的视频数据，即将视频分割成的时空补丁，这些补丁类似于自然语言处理中的tokens。

阶段4: 视频压缩和表示

子特征4（视频压缩网络）：使用视频压缩网络进一步处理视频数据，生成与视频大小成正比的3D visual patch array。

这一步是为了将视频信息密集地封装成可处理的形式。

在视频压缩和表示阶段，DiT需要从视频压缩网络接收压缩后的3D visual patch array，并将其转换为1D array of patches，这是DiT进行训练的直接输入。

阶段5: 模型训练和优化

这个阶段并未在您的列表中直接提及，但在实际应用中是至关重要的。

在这里，模型会根据设计好的架构和输入数据进行训练，以学习如何根据文本提示生成视频内容。

在这个阶段，DiT被训练以预测从噪声中恢复出原始“清晰”图像块。

这涉及到将带有噪声的输入补丁和条件信息（例如文本提示）作为输入，DiT必须学会如何去噪声化这些输入并恢复原始内容。