1. Көйгөй: U-Net'тин Чектөөлөрү
Stable Diffusion же Midjourney сыяктуу алгачкы диффузиялык моделдер сүрөттөгү "ызы-чууну" (noise) тазалоо үчүн U-Net архитектурасын колдонушкан. U-Net конволюциялык катмарларга негизделген жана сүрөттөрдү иштетүүдө абдан жакшы натыйжа берген. Бирок анын бир кемчилиги бар: масштабдалуучулугу чектелүү.
Башкача айтканда, U-Net моделин чоңойтуп, ага көбүрөөк эсептөө ресурсун (compute) бергенде, анын сапаты белгилүү бир чектен кийин өспөй калат. Архитектуранын өзү анын андан ары өнүгүүсүнө тоскоолдук жаратат. Илимпоздор "Трансформерлер текст жана башка тармактарда мыкты масштабдалып жатса, аны сүрөт диффузиясында колдонсо болобу?" деген суроо коюшкан.
2. Чечим: Diffusion Transformer (DiT)
DiT (айтылышы: "дит") – бул диффузиялык моделдин негизги кыймылдаткычы болгон U-Net'ти толугу менен Трансформер архитектурасы менен алмаштырган жаңы ыкма. Бул сүрөт генерациялоодогу чыныгы революция болду.
A. Сүрөттү Патчтарга Бөлүү (Patchify)
Трансформерлер сүрөттөр менен түз иштебейт, алар токендердин ырааттуулугун (sequence) иштетет. Ошондуктан, DiT биринчи кадамда ызы-чуу кошулган сүрөттү Vision Transformer (ViT) сыяктуу кичинекей бөлүктөргө – патчтарга – бөлөт. Ар бир патч бир токенге айланат.
B. Трансформердин Негизи (Transformer Backbone)
Бул патч-токендер, диффузия кадамынын номери (t) жана кээде тексттик маалымат (c) менен бирге, Трансформердин негизги блокторуна жөнөтүлөт. Трансформер self-attention механизми аркылуу бардык патчтардын өз ара байланышын глобалдык деңгээлде талдайт. U-Net'тен айырмаланып, ал сүрөттү локалдык пикселдердин жыйындысы катары эмес, бүтүндөй бир контекст катары карайт.
C. Шарттарды Кошуу (Conditioning)
Моделге кайсы диффузия кадамында (t) турганын жана кандай сүрөт (мисалы, "мышык" же "унаа") генерациялоо керектигин билдирүү маанилүү. DiT бул маалыматты атайын adaptive Layer Normalization (adaLN) ыкмасы аркылуу кошот. Бул Трансформердин ишин керектүү шарттарга ылайыкташтырууга мүмкүндүк берет.
3. Жыйынтык: Масштабдалуучулук – Жаңы Күч
DiT'тин эң башкы артыкчылыгы – анын масштабдалуучулугу. Изилдөөлөр көрсөткөндөй, Трансформердин өлчөмүн жана ага бөлүнгөн эсептөө ресурстарын көбөйткөн сайын, генерацияланган сүрөттөрдүн сапаты да туруктуу түрдө жогорулайт. U-Net'те мындай натыйжа болгон эмес.
Колдонуу тармактары:
- Жогорку сапаттагы сүрөт генерациясы: DiT архитектурасы Stable Diffusion 3 сыяктуу эң алдыңкы моделдердин негизин түзөт.
- Видео генерациясы: OpenAI'дын Sora модели да видеону патчтарга бөлүп иштеткен Трансформерге негизделген. DiT'тин ийгилиги анын жаралышына чоң түрткү болгон.
- Илимий изилдөөлөр: Бул архитектура ар кандай генеративдик тапшырмалар үчүн универсалдуу негиз боло аларын көрсөттү.
1. Проблема: Ограничения U-Net
Ранние диффузионные модели, такие как Stable Diffusion или Midjourney, использовали архитектуру U-Net для удаления "шума" из изображения. U-Net основана на сверточных слоях и отлично зарекомендовала себя в обработке изображений. Однако у нее был существенный недостаток: ограниченная масштабируемость.
Другими словами, при увеличении размера модели U-Net и выделении ей большего количества вычислительных ресурсов (compute), качество генерации переставало значительно улучшаться после определенного порога. Сама архитектура становилась узким местом. Ученые задались вопросом: "Если Трансформеры так хорошо масштабируются в задачах с текстом, можно ли применить их в диффузии изображений?"
2. Решение: Diffusion Transformer (DiT)
DiT (произносится как "дит") — это подход, в котором основной движок диффузионной модели, U-Net, полностью заменяется на архитектуру Трансформера. Это стало настоящей революцией в генерации изображений.
A. Разбиение на Патчи (Patchify)
Трансформеры не работают напрямую с пикселями; они обрабатывают последовательности токенов. Поэтому на первом шаге DiT разбивает зашумленное изображение на небольшие квадратные участки — патчи, подобно Vision Transformer (ViT). Каждый патч затем преобразуется в один токен.
B. Основа на Трансформере (Transformer Backbone)
Эти патчи-токены, вместе с информацией о шаге диффузии (t) и, возможно, текстовым условием (c), подаются в стандартные блоки Трансформера. С помощью механизма self-attention, Трансформер анализирует взаимосвязи между всеми патчами на глобальном уровне. В отличие от U-Net, он рассматривает изображение не как набор локальных пикселей, а как единый контекст.
C. Внедрение Условий (Conditioning)
Модели важно знать, на каком шаге диффузии (t) она находится и какое изображение (например, "кошка" или "машина") нужно сгенерировать. DiT вводит эту информацию с помощью специального метода adaptive Layer Normalization (adaLN). Это позволяет эффективно настраивать работу Трансформера в соответствии с заданными условиями.
3. Итог: Масштабируемость — Новая Суперсила
Главное преимущество DiT — это его феноменальная масштабируемость. Исследования показали, что по мере увеличения размера Трансформера и вычислительных мощностей, качество генерируемых изображений стабильно и предсказуемо растет. U-Net не мог похвастаться таким свойством.
Области применения:
- Генерация изображений высокого разрешения: Архитектура DiT лежит в основе самых передовых моделей, таких как Stable Diffusion 3.
- Генерация видео: Модель Sora от OpenAI также основана на Трансформере, который обрабатывает видео как последовательность патчей. Успех DiT стал ключевым фактором для ее создания.
- Научные исследования: Этот подход доказал, что Трансформеры могут служить универсальной и мощной основой для широкого спектра генеративных задач.
1. The Problem: The Limitations of U-Net
Early diffusion models like Stable Diffusion or Midjourney relied on a U-Net architecture to progressively denoise an image. U-Net, based on convolutional networks, was highly effective for image processing tasks. However, it had a significant drawback: limited scalability.
As researchers increased the size of U-Net models and allocated more computational power (compute), the improvements in image quality would eventually plateau. The architecture itself became a bottleneck. This led to a key question: "If Transformers scale so well in other domains like language, can they work for image diffusion?"
2. The Solution: The Diffusion Transformer (DiT)
DiT (pronounced "dit") is an architecture that completely replaces the U-Net backbone of a diffusion model with a Transformer. This simple change proved to be a revolutionary step for image generation.
A. Patchify: Turning Images into Sequences
Transformers don't operate on grids of pixels; they operate on sequences of tokens. To solve this, DiT first breaks the noisy input image into a series of smaller, non-overlapping patches, a process called "patchifying" (similar to the Vision Transformer, ViT). Each patch is then treated as a single token.
B. The Transformer Backbone
This sequence of patch-tokens, along with embeddings for the diffusion timestep (t) and class labels (c), is fed into a standard Transformer network. The Transformer uses its self-attention mechanism to model interactions between all patches globally. Unlike the local view of a U-Net's convolutions, a Transformer can understand the image's entire context at once.
C. Conditioning the Model
It's crucial to tell the model what it's supposed to be generating and at which noise level (t). DiT injects this conditional information using a technique called adaptive Layer Normalization (adaLN). This method effectively steers the Transformer's computation toward generating the desired output based on the given conditions.
3. The Result: Scalability is the New Superpower
The single most important finding of DiT is its incredible scalability. The research demonstrated that as you increase the size of the Transformer and the amount of compute, the quality of the generated images improves predictably and consistently. This scaling property was not observed to the same extent in U-Net models.
Applications:
- High-Fidelity Image Generation: The DiT architecture is the foundation for state-of-the-art models like Stable Diffusion 3.
- Video Generation: OpenAI's Sora model is also a diffusion transformer that operates on spacetime patches of video, a direction heavily inspired by the success of DiT.
- A Universal Generative Backbone: DiT proved that a general-purpose architecture like the Transformer can outperform specialized ones (like U-Net) in generative tasks, given enough scale.
Библиография
- Peebles, W., & Xie, S. (2023). Scalable Diffusion Models with Transformers. arXiv:2212.09748.
- DiT Project Page: Diffusion Transformer by William Peebles.