Awesome Diffusion Transformers：推动生成式AI的革命性进展

扩散模型与Transformer的完美结合：开启生成式AI的新纪元

近年来，扩散模型(Diffusion Models)和Transformer架构在人工智能领域掀起了一场革命。这两种强大的技术的结合，正在为图像、视频、3D等多模态生成AI带来前所未有的突破。本文将全面介绍Diffusion Transformers这一新兴领域的最新进展，为读者呈现一幅激动人心的AI未来图景。

Diffusion Transformers的崛起

扩散模型凭借其强大的生成能力，在图像生成等任务上取得了惊人的成果。而Transformer架构凭借其出色的建模长程依赖关系的能力，在自然语言处理等领域独占鳌头。将这两种技术结合，自然成为了研究人员的追求。

2022年9月，来自中国科学院的研究人员发表了论文《All are Worth Words: A ViT Backbone for Diffusion Models》，首次探索了将Vision Transformer(ViT)作为扩散模型的骨干网络。这项工作为后续的研究奠定了基础。

同年12月，Facebook AI Research团队发表了具有里程碑意义的论文《Scalable Diffusion Models with Transformers》，提出了DiT(Diffusion Transformer)架构。DiT证明了Transformer可以作为扩散模型的主干网络，在图像生成任务上取得了与CNN backbone相当的性能，同时具有更好的可扩展性。

多模态生成的突破

随着研究的深入，Diffusion Transformers在各个领域都取得了突破性进展：

1. 图像生成

在图像生成领域，除了前面提到的DiT，还出现了许多创新性的工作。例如，《Masked Diffusion Transformer is a Strong Image Synthesizer》提出了MDT(Masked Diffusion Transformer)架构，通过引入掩码机制来提高训练效率和生成质量。

《PixArt-α: Fast Training of Diffusion Transformer for Photorealistic Text-to-Image Synthesis》则将Diffusion Transformer应用于文本到图像的生成任务，在生成速度和质量上都取得了显著提升。

2. 视频生成

在视频生成方面，《VDT: General-purpose Video Diffusion Transformers via Mask Modeling》提出了VDT架构，通过引入时空掩码建模，实现了高质量的视频生成。

最近，OpenAI发布的Sora模型更是将视频生成推向了新的高度，能够生成长达一分钟的高质量视频。虽然OpenAI尚未公开Sora的技术细节，但业界普遍认为它很可能基于Diffusion Transformer架构。

3. 3D生成

在3D生成领域，《DiT-3D: Exploring Plain Diffusion Transformers for 3D Shape Generation》将Diffusion Transformer扩展到了3D领域，为3D形状生成开辟了新的可能性。

4. 语音合成

语音合成也是Diffusion Transformers的一个重要应用领域。《Diffusion Transformer for Adaptive Text-to-Speech》和《ViT-TTS: Visual Text-to-Speech with Scalable Diffusion Transformer》等工作都在这一领域取得了显著进展。

性能优化与效率提升

随着Diffusion Transformers的应用范围不断扩大，如何提高其训练和推理效率成为了一个重要课题。

《Fast Training of Diffusion Models with Masked Transformers》提出了MaskDiT架构，通过引入极端掩码策略，大大加快了训练速度。《PIXART-δ: Fast and Controllable Image Generation with Latent Consistency Models》则探索了结合潜在一致性模型来加速生成过程。

此外，《Scalable High-Resolution Pixel-Space Image Synthesis with Hourglass Diffusion Transformers》提出了沙漏型Diffusion Transformer架构，实现了高分辨率图像的高效生成。

开源生态的蓬勃发展

值得一提的是，Diffusion Transformers领域的许多重要工作都选择了开源，这极大地促进了该领域的发展。例如：

• DiT：Facebook AI Research开源的Diffusion Transformer实现。
• PixArt-α：高效的文本到图像生成模型。
• Latte：用于视频生成的潜在扩散Transformer。
• OpenDiT：一个通用的、可扩展的Diffusion Transformer框架。

这些开源项目为研究人员和开发者提供了宝贵的资源，推动了整个领域的快速发展。

未来展望

Diffusion Transformers领域正处于蓬勃发展的阶段，未来可能的发展方向包括：

1. 多模态融合：进一步探索在单一架构中实现图像、视频、音频等多模态生成的可能性。

2. 大规模模型：随着硬件性能的提升和训练技术的进步，可以预见未来会出现更大规模的Diffusion Transformer模型。

3. 实时生成：优化模型结构和推理算法，实现更快速的生成，甚至达到实时生成的水平。

4. controllable生成：提高对生成过程的精细控制能力，实现更加灵活和可控的生成结果。

5. 与其他技术的结合：探索与强化学习、神经渲染等其他AI技术的结合，开拓新的应用场景。

结语

Diffusion Transformers的出现，标志着生成式AI进入了一个新的阶段。它不仅在图像、视频、3D等多个领域带来了突破性进展，还为AI的未来发展指明了方向。随着研究的深入和技术的成熟，我们有理由相信，Diffusion Transformers将在未来的AI应用中发挥越来越重要的作用，为人类创造出更加智能、更加丰富的数字世界。

作为这一激动人心领域的见证者和参与者，我们期待看到更多令人惊叹的创新和突破。让我们共同期待Diffusion Transformers为我们带来的无限可能！