ECCV 2024 | 扩散视觉Transformer：基于Transformer生成图像

主要观点总结

本文研究了基于扩散模型的生成学习，特别是结合了视觉Transformer（ViT）在图像生成中的应用。作者提出了一种新型的扩散视觉Transformer（DiffiT）模型，其中包括时间依赖的多头自注意力（TMSA）机制和细粒度控制去噪过程的方法。DiffiT模型在多个数据集上展示了出色的性能，特别是在ImageNet-256数据集上取得了新的最先进FID分数。文章详细描述了DiffiT模型的方法、训练、采样过程以及潜在空间和图像空间的模型架构。此外，还介绍了局部注意力和DiffiT ResBlock等细节。

关键观点总结

关键观点1: 创新点提出时间依赖的多头自注意力（TMSA）机制，能够在去噪过程中动态调整权重，提高去噪网络的性能和灵活性。

作者提出了一种新颖的时间依赖的多头自注意力（TMSA）机制，该机制能够动态适应去噪过程的不同阶段，同时捕捉空间和时间依赖性及其相互作用。

关键观点2: DiffiT模型的提出

作者引入了一种新的基于视觉Transformer（ViT）的扩散模型，称为DiffiT。该模型统一了去噪网络的设计模式，并可用于潜在空间和图像空间的各种图像生成任务。

关键观点3: 细粒度控制去噪过程

作者提出了一种细粒度控制去噪过程的方法，通过TMSA机制实现对去噪过程的动态调整。这种方法显著提高了生成图像的质量和参数效率。

关键观点4: 潜在空间和图像空间的DiffiT模型

作者提出了潜在空间和图像空间的DiffiT模型，并在不同分辨率的类条件和无条件合成任务中展示了最先进的性能。特别是在ImageNet-256数据集上，潜在空间DiffiT模型达到了新的最先进FID分数。

关键观点5: 方法、训练和采样的细节

文章详细描述了DiffiT模型的方法、训练过程以及采样过程，包括时间依赖的自注意力的实现和DiffiT Transformer块的核心构建。

免责声明