Diffusion扩散模型梳理笔记（二）：LDM (Stable Diffusion核心算法), DiT (Transformer架构）

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• 上期笔记（基础方法介绍）：Diffusion扩散模型梳理笔记（一）: DDPM, DDIM, Classifier Guidance, Classifier-Free Guidance-CSDN博客

二、重要方法整理

2.1 【LDM】High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
（Stable Diffusion 核心算法）

• 改进点：扩散在潜空间(latent space)实现【对比：DDPM是图像像素层面的扩散，效率低】
• Pipeline：
  • 由 VQ-VAE【编码图像  到离散特征 ，再解码回图像】和 Diffusion【对离散特征  操作】组成
  • 前向：图像【输入】→ VQVAE的编码器【得离散特征 】→ Diffusion对加噪 → 
  • 反向：  → U-Net去噪【每层由CNN和交叉注意力实现，并加入条件控制生成】→  → VQVAE解码器 → 图像
    
• 条件机制：
  • 先用领域编码器  将不同条件转化为特征（比如文本用Bert，图像用CLIP）
  • 特征作为U-Net中交叉注意力的 key 和 value
• 为什么在潜空间扩散会加速？
  • 潜空间的特征是VQVAE压缩之后的特征，比图像特征小很多

2.2 【DiT】Scalable Diffusion Models with Transformers

• 改进点：用Transformer 架构替换 UNet 架构
• Pipeline:
  • Image Token生成：图片 → Patchify【每个patch由  个像素组成】→ Tokens（一个patch为一个token）
  • DiT Block（针对如何引入额外信息探索了四种策略）
    （ 举例时间步长和类别标签作为额外信息   : timesteps token; : class label token)
    • In-Context Conditioning：将  和  作为额外的token给序列，但不和图像 token区别对待
    • Cross-Attention：用交叉注意力实现 图像tokens和  & 的融合
    • Adaptive layer norm (adaLN)：用  和  做回归得到 LayerNorm 的缩放和移位参数( 和 ）
    • adaLN-Zero：除了回归缩放 和移位 ， 还回归缩放系数 
      
  • 四种策略性能对比
    

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