图像生成模型是目前业内研究的焦点，而目前诸如Sora等前沿生成模型，其所基于的主体架构都是Diffusion Transformers（DiT）。Diffusion Transformers（DiT）是论文Scalable Diffusion Models with Transformers（ICCV 2023）中提出的，是扩散模型和Transformer的结合，也是Sora使用的底层生成模型架构，将Diffusion Transformers从图像生成扩展到了视频生成。这篇文章给大家总结了目前主要的几个DiT模型结构，带大家梳理DiT系列模型的核心。

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DiT

在之前的图像生成扩散模型中，底层的网络结构一般都是U-Net。而本文基于Vision Transformer（ViT）中的Transformer图像分类模型结构，替代扩散模型中的U-Net，得到DiT模型，实现了更优的生成效果。

在输入部分，基本采用了和ViT相同的方法。对输入的图像分成多个patch，并转换成一个token序列，每个token拼接上相应的position embedding。这个底层的embedding序列作为后续DiT模块的输入。

在扩散模型中，Transformer除了像ViT那样输入图像patch token序列，往往还要输入一些额外的信息，包括扩散模型中当前的生成时间步、文本信息的输入等，如何将这些信息输入到DiT中，文中尝试了几种方案。最简单的方法是将这些额外的embedding直接拼接到原始的序列上。第二种是将外部的embedding单独拼接成一个序列，和原始的图像patch序列额外做一个cross attention。第三种方法是修改Transformer中的layer normalization模块，将其替换成adaptive layer normalization，LN的均值和方差由外部embedding的加和生成。第四种是在第三种的基础上，引入了基于外部embedding生成的缩放因子，对multi-head attention的输出进行缩放。

在经过多层的DiT模型后，需要将预测的噪声结果还原出来，这里使用一个MLP作为Decoder，将DiT生成的结果映射到噪声预测结果。

上述就是DiT的整体结构，主要还是Vision Transformer。用这个DiT结构，替代扩散模型中的去噪模块，也就是噪声预测网络，就是DiT模型

从实验对比中可以看出，DiT的生成效果是超过基于U-Net等之前的SOTA模型的。

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U-ViT

U-ViT是另一个基于ViT的扩散模型网络。U-ViT也是将扩散模型中的噪声预测网络替换成Transformer结构，并且借鉴了U-Net等传统CV模型中的残差网络思路，每一层的输出都会通过龙skip connection加到更深层的网络中。此外，文中对一些模型结构也进行了尝试，包括残差网络怎么加，是直接拼接到深层+MLP还是add到生成；扩散步骤embedding怎么加入到U-ViT中；以及Transformer之后的卷积网络怎么加。

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MDT

MDT发表于论文Masked diffusion transformer is a strong image synthesizer（ICCV 2023），在DiT的基础上，引入了mask latent modeling，进一步提升了DiT的收敛速度和生成效果。

文中分析发现，DiT在学习过程中，并不能很好的学习各个语义单元之间的关系。为了解决这个问题，MDT引入了一个重构任务，对输入的图像的部分patch进行mask，然后使用一个Transformer模型在生成过程中，对这部分被mask掉的patch进行还原。在扩散模型中，每一层MDT输入被mask掉一部分的token序列，只根据这部分序列进行噪声预测。同时，使用一个Transformer网络来还原被mask掉的部分。通过这种方式，让模型在学习过程中强行学习patch之间的关系。同时通过position embedding的引入提升对mask token的还原能力。

由于在生成阶段，decoder在处理token的时候都是没有mask的，训练的时候是mask的，这种不一致会影响效果。因此文中采用side-interpolater，对被mask掉的部分使用side-interpolater的预测结果，融合上没被mask的结果，保证训练和预测阶段decoder的输入都是没有mask掉的。

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Diffit

Diffit是英伟达发表于论文Diffit: Diffusion vision transformers for image generation（2023）中的一种方法，也是Diffusion Transformer的一个变体，在模型结构上进行了改进。整体的结构类似于U-Net和Transformer的结合，通过增加downsample和upsample实现层次性的建模。

Diffit在引入扩散步骤embedding的时候，采用了一种Time-dependent Self-Attention的方式，即将步骤embedding直接加入到输入token序列上，让self-attention在计算的过程中就考虑到扩散步骤的信息。在模型结构上，采用U-Shape的形式，Encoder部分每一层Transformer后做downsample，来提取不同分辨率下的图像信息，Decoder部分再逐渐upsample。

END

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