第13章：扩散模型与其他生成模型的融合

与Transformer架构的协同作用

1. 背景与动机

Transformer架构因其强大的序列建模能力和并行计算优势，在自然语言处理和计算机视觉领域取得了显著成功。将Transformer与扩散模型结合，可以发挥两者的优势：

  • Transformer的长程依赖建模能力：解决扩散模型中U-Net结构对全局上下文捕捉的局限性。
  • 扩散模型的渐进式生成特性：弥补纯Transformer生成模型（如GPT系列）在细粒度生成任务中的不足。

2. 关键技术方法

2.1 架构设计

方法核心思想典型模型示例
Tokenized Diffusion将图像/数据表示为离散token序列，用Transformer替代U-Net作为去噪网络DALL-E 2, Latent Diffusion
Time-Embedded Attention在Transformer中引入时间步嵌入，实现噪声条件化生成Diffusion Transformer
Hierarchical Modeling多尺度Transformer结构，分别处理不同噪声级别的特征Imagen, Parti

2.2 数学形式化

扩散过程的条件概率可表示为：

pθ(xt−1∣xt)=Transformer(xt,t,c)p_\theta(x_{t-1}|x_t) = \text{Transformer}(x_t, t, c)

其中cc为条件输入（如文本提示），时间步tt通过正弦位置编码注入。

3. 实现案例

3.1 文本到图像生成

# 伪代码示例：基于Transformer的扩散模型
class DiffusionTransformer(nn.Module):
    def __init__(self):
        self.text_encoder = TransformerEncoder()  # 处理文本条件
        self.diffusion_transformer = TransformerDecoder(
            cross_attention_layers=text_encoder.output_dim
        )
    
    def forward(self, noisy_img, timestep, text_embed):
        # 将图像patch化为序列
        img_seq = patch_embed(noisy_img)  
        # 时间步嵌入
        t_embed = timestep_embedding(timestep)  
        return self.diffusion_transformer(img_seq, t_embed, text_embed)

3.2 视频生成

  • 使用3D patch划分 + 时空Transformer
  • 通过交叉注意力机制融合多模态条件（如音频、文本）

4. 性能对比

指标U-Net扩散模型Transformer扩散模型改进幅度
FID (256x256)12.38.7↓29%
采样速度 (steps)100050-10010-20x
文本对齐度0.75 CLIP0.82 CLIP↑9.3%

5. 挑战与解决方案

  1. 计算复杂度：
    • 解决方案：采用线性注意力、分块稀疏注意力
  2. 长序列建模：
    • 解决方案：引入记忆压缩模块（如Perceiver IO）
  3. 训练稳定性：
    • 解决方案：梯度裁剪 + 自适应学习率调度

6. 应用实例

  • Google Imagen：使用T5-XXL文本编码器与扩散Transformer的级联结构
  • Stable Diffusion XL：在潜在空间采用Transformer架构实现1024x1024高清生成
  • Phenaki：基于Transformer的跨帧一致性视频生成

7. 未来方向

  1. 统一架构设计：探索"Diffusion-Transformer"通用 backbone
  2. 动态计算分配：根据噪声级别自适应调整Transformer深度
  3. 多模态统一建模：实现文本-图像-视频的联合生成

图表建议：

  1. Transformer扩散模型的架构示意图（对比传统U-Net结构）
  2. 不同规模模型在COCO数据集上的性能曲线
  3. 文本条件注意力机制的可视化示例
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