DiG: 可扩展高效的门控线性注意力扩散模型

RayRay
DiGDiffusion ModelsGated Linear Attention图像生成深度学习Github开源项目

DiG:突破性的扩散模型架构

扩散模型凭借其强大的生成能力,在计算机视觉领域掀起了一场革命。然而,随着模型规模的不断扩大,传统扩散模型面临着可扩展性和计算效率的挑战。为了解决这一问题,来自华中科技大学和字节跳动的研究团队提出了一种全新的扩散模型架构——DiG(Diffusion Gated Linear Attention)。

DiG模型基于门控线性注意力(GLA)机制,巧妙地平衡了模型性能和计算效率。它不仅保持了扩散模型出色的生成质量,还大幅提升了训练和推理速度,同时显著降低了内存占用。这一突破性的设计使得DiG在大规模视觉内容生成任务中展现出了巨大的潜力。

DiG的核心优势

  1. 卓越的可扩展性: DiG模型在不同的计算复杂度下表现出色。随着模型深度/宽度的增加或输入令牌的扩充,DiG的生成质量(以FID分数衡量)持续提升,展现了优秀的可扩展性。

  2. 超高的计算效率: 与传统的Diffusion Transformer (DiT)相比,DiG-S/2在训练速度上实现了2.5倍的提升。更令人印象深刻的是,在1792x1792的高分辨率下,DiG-S/2节省了75.7%的GPU内存占用。

  3. 领先的性能: 在相同模型规模下,DiG-XL/2在1024分辨率下的运行速度是基于Mamba的扩散模型的4.2倍,在2048分辨率下比配备CUDA优化的FlashAttention-2的DiT快1.8倍。

  4. 灵活的应用: DiG保持了与DiT相似的设计理念,使其易于集成到现有的扩散模型框架中。这种灵活性使得研究人员和开发者可以轻松地将DiG应用到各种视觉生成任务中。

DiG的技术创新

DiG的核心在于其创新的门控线性注意力机制。这一机制巧妙地结合了线性注意力的计算效率和门控机制的表达能力,实现了在保持高质量生成效果的同时,大幅降低计算复杂度。

DiG模型架构图

如上图所示,DiG模型的整体架构包括以下关键组件:

  1. 输入嵌入: 将图像和时间步信息转换为模型可处理的向量表示。

  2. GLA Transformer块: 多个堆叠的GLA Transformer块,每个块包含门控线性注意力层、前馈网络层和层归一化。

  3. 输出投影: 将Transformer的输出映射回图像空间。

门控线性注意力是DiG模型的核心创新。它通过引入门控机制来增强线性注意力的表达能力,同时保持了线性复杂度的计算效率。这使得DiG能够在处理长序列(如高分辨率图像)时保持高效,同时捕捉到复杂的长程依赖关系。

DiG的实验结果

研究团队进行了广泛的实验来验证DiG的性能。以下是一些关键的实验结果:

  1. 训练效率对比: 在ImageNet 256x256数据集上,DiG-S/2的训练速度是DiT-S/2的2.5倍,同时FID分数略有提升。

  2. 内存效率: 在1792x1792的高分辨率下,DiG-S/2比DiT-S/2节省了75.7%的GPU内存。

  3. 可扩展性分析: DiG模型在增加深度、宽度或输入令牌数时,FID分数持续下降,表明其优秀的可扩展性。

  4. 与其他模型的比较: 在相同模型大小下,DiG-XL/2在1024分辨率时比Mamba-based扩散模型快4.2倍,在2048分辨率时比使用FlashAttention-2的DiT快1.8倍。

DiG性能对比图

上图直观地展示了DiG在速度和内存效率方面的优势。可以看到,随着图像分辨率的增加,DiG相比于传统DiT模型在推理速度和内存占用上的优势愈发明显。

DiG的应用前景

DiG的出现为大规模视觉内容生成开辟了新的可能性。它的高效性和可扩展性使得在有限的计算资源下训练和部署大规模扩散模型成为可能。这对于以下领域具有重要意义:

  1. 高分辨率图像生成: DiG的内存效率使得生成超高分辨率图像变得更加可行,这在电影制作、游戏开发等领域有广泛应用。

  2. 实时图像编辑: DiG的快速推理速度为交互式图像编辑工具提供了技术支持,使得复杂的图像操作可以近乎实时地完成。

  3. 移动端AI应用: DiG的计算效率使得在计算资源受限的移动设备上运行复杂的图像生成模型成为可能。

  4. 大规模数据增强: 在计算机视觉任务中,DiG可以高效地生成大量高质量的合成数据,用于训练更robust的模型。

  5. 个性化内容创作: DiG的可扩展性为根据用户偏好生成定制化视觉内容提供了技术基础。

未来展望

尽管DiG已经展现出了令人印象深刻的性能,但研究团队表示,这仅仅是探索扩散模型可扩展性和效率的开始。未来的研究方向可能包括:

  1. 进一步优化GLA机制: 探索更高效的门控策略,以在保持性能的同时进一步提升计算效率。

  2. 多模态扩展: 将DiG的思想扩展到文本-图像生成、视频生成等多模态任务中。

  3. 硬件适配优化: 针对不同的硬件平台(如NPU、TPU等)对DiG进行优化,以最大化其在各种设备上的性能。

  4. 模型压缩与量化: 研究如何在不显著影响生成质量的前提下,进一步压缩DiG模型,使其更适合边缘计算场景。

  5. 可解释性研究: 深入分析DiG模型的内部机制,提高模型的可解释性,为进一步改进提供理论指导。

结语

DiG的提出无疑为扩散模型的发展注入了新的活力。它不仅解决了传统扩散模型面临的可扩展性和效率问题,还为未来大规模视觉内容生成开辟了新的可能性。随着DiG相关研究的深入和应用的拓展,我们有理由期待它将在计算机视觉、创意内容生成等领域带来更多令人兴奋的突破。

对于研究人员和开发者而言,DiG提供了一个强大而灵活的工具,可以推动各种视觉生成任务的边界。它的开源性质更是为整个AI社区提供了宝贵的资源,促进了知识的共享和技术的进步。

随着DiG项目的不断完善和社区的参与,我们期待看到更多基于DiG的创新应用和突破性研究成果。这个项目不仅代表了扩散模型的一个重要里程碑,也为整个AI领域的发展指明了一个充满希望的方向。

🔗 项目链接: DiG GitHub仓库

📄 论文链接: DiG: Scalable and Efficient Diffusion Models with Gated Linear Attention

让我们共同期待DiG在未来带来的更多惊喜和突破!

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多