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论文提出了一种名为**Masked Diffusion Transformer (MDT)**的新模型#xff0c;旨在增强扩散概率模型#xff08;DPMs#xff09;在图像合成中的上下文推理能力。通过引入掩码潜在建模方案#xff0c;MDT能够显著提升DPMs在图像中对象部分之间关系的学习能力旨在增强扩散概率模型DPMs在图像合成中的上下文推理能力。通过引入掩码潜在建模方案MDT能够显著提升DPMs在图像中对象部分之间关系的学习能力从而加速学习过程。实验结果表明MDTv2MDT的改进版本在ImageNet数据集上达到了新的最优FID分数1.58并且学习速度比之前的最优模型快超过10倍。
拟解决的问题
现有的扩散概率模型在学习图像中对象部分之间的关系时存在困难导致学习过程缓慢。具体而言传统的DPMs往往独立地学习每个语义部分忽视了它们之间的关联性从而影响了生成图像的质量和效率。
创新之处
掩码潜在建模方案MDT通过在潜在空间中掩码某些图像标记显著增强了上下文学习能力。不对称扩散变换器结构设计了一种不对称的扩散变换器能够在掩码输入的情况下进行生成过程提升了模型的学习效率。MDTv2的改进在MDT的基础上MDTv2引入了更高效的宏网络结构和训练策略进一步加快了学习速度。
方法
4.1 MDT v1
MDT通过引入掩码潜在建模方案增强了DPMs对图像中对象语义部分之间关系的学习能力。这种方案通过在训练过程中掩码即隐藏某些图像标记迫使模型从不完整的上下文中学习并预测这些被掩码的部分。 掩码潜在建模Masked Latent Modeling在潜在空间中对图像标记进行掩码操作然后通过不对称的扩散变换器结构来预测这些被掩码的标记。不对称扩散变换器Asymmetric Diffusion Transformer包含编码器、侧插值器和解码器。编码器和解码器被设计为位置感知的以增强模型对标记之间位置关系的理解。侧插值器在训练时用于预测被掩码的标记而在推理时则被移除。
训练过程Noised Latent---Patchfy---Masking----Encoder---Side-Interp---Decoder-----Latent---VAE encoder---GT Image
推理过程Noised Latent---Patchfy---Masking----Encode---Decoder-----Latent---Generated Image
由此可知训练阶段仅是为了学习到最下面的Pos. embed也就是整个噪声图像的位置嵌入。训练阶段的监督对齐是在潜在空间进行对齐的也就是利用VAE进行编码得来的潜在空间。
4.2 MDT v2
为了进一步加速扩散训练MDTv2 结合了基于原始掩码扩散变换器架构的宏网络结构。虽然原始的MDT是基于DiT修改的具有普通的网络结构但MDTv2引入了具有增强快捷方式的宏观网络结构。这一进步显着加速了MDT的收敛速度。具体来说MDTv2 在编码器中集成了类似 UNet 的长快捷方式和解码器中的密集输入快捷方式进一步优化整体架构。
