Diffusion和Transformer结合

扩散模型与Transformer的结合主要通过两种方式实现：完全替换主干网络或在原有架构中引入Transformer模块。以下从结合机制、训练流程、推理优化三个方面展开详细说明：

一、结合机制：Transformer如何融入扩散模型

1. 主干网络替换：以DiT为例

DiT（Diffusion Transformer）直接用Transformer替代传统U-Net，形成纯Transformer架构的扩散模型。具体步骤如下：

• 图像分块与嵌入：将输入图像（或VAE压缩后的潜空间特征）分割为16×16的patch，通过线性投影转化为token序列，类似ViT的处理方式。
• 位置编码：采用正弦-余弦位置编码（Sin-Cos Positional Embedding），为每个token赋予空间位置信息，解决Transformer的位置无关性问题。
• 时间步与条件嵌入：将扩散时间步t和条件信息（如文本描述、类别标签）通过MLP或交叉注意力注入Transformer层，指导去噪过程。
• 多层Transformer块：堆叠多个Transformer块，每个块包含多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）和前馈网络（FFN），捕捉全局依赖关系。

2. 混合架构：U-Net与Transformer结合

在Stable Diffusion等模型中，U-Net与Transformer协同工作：

• U-Net处理局部特征：通过卷积层提取多尺度局部特征，保留细节信息。
• Transformer增强全局建模：在U-Net的瓶颈层（bottleneck）插入Transformer模块，处理全局上下文，例如文本描述的语义对齐。
• 交叉注意力注入条件：文本编码器（如CLIP）生成的语义向量通过交叉注意力机制与U-Net的中间特征融合，实现文本到图像的条件生成。

二、训练流程：基于Transformer的扩散模型训练

1. 输入预处理

• 图像分块与嵌入：将图像转换为token序列，例如DiT中256×256的图像被分割为16×16的patch，得到16×16=256个token，每个token维度为1024。
• 时间步与条件编码：
  • 时间步t：通过正弦嵌入（Sinusoidal Embedding）转换为连续向量，与token序列拼接或通过交叉注意力注入。
  • 条件信息：文本描述通过CLIP等模型编码为语义向量，通过交叉注意力或自适应层归一化（adaLN）融入Transformer层。

2. 损失函数设计

• 噪声预测损失：与传统扩散模型类似，训练目标是最小化预测噪声与真实噪声的L2距离： $$\mathcal{L} = \mathbb{E}{x_0,\epsilon,t} \left[ | \epsilon - \epsilon\theta(x_t, t) |^2 \right]$$ 其中，$\epsilon_\theta$是Transformer预测的噪声，$x_t$是加噪后的token序列。
• 表征对齐正则化：如REPA技术，通过蒸馏预训练视觉编码器（如DINOv2）的特征，强制Transformer的隐藏状态与语义表征对齐，提升训练效率和生成质量。

3. 条件注入方式

• 交叉注意力（Cross-Attention）：
  • Query：来自Transformer的图像token序列。
  • Key/Value：来自文本编码器的语义向量。
  • 计算注意力权重后，将文本信息融入图像特征，引导生成方向。
• 自适应层归一化（adaLN）：
  • 通过条件向量动态调整Transformer层的归一化参数（均值和方差），实现轻量级条件注入。

4. 训练优化策略

• 潜空间扩散（Latent Diffusion）：先通过VAE将图像压缩到低维潜空间，再在潜空间中运行扩散过程，显著降低计算量。
• 混合专家模型（MoE）：如DiffMoE，通过动态路由机制分配token到不同专家网络，提升模型扩展性。

三、推理优化：Transformer加速生成过程

1. 采样策略

• DDIM采样：通过非马尔可夫过程减少采样步数，Transformer在每一步处理token序列，生成更连贯的全局结构。
• 渐进式蒸馏（Progressive Distillation）：从高噪声逐步去噪，每一步仅更新部分token，平衡速度与质量。

2. 并行推理优化

• PipeFusion技术：
  • 将图像分块分配到多个设备，通过异步点对点通信（P2P）实现流水线并行，减少通信开销。
  • 例如，4个设备分别处理4个patch，每个设备负责不同Transformer层，最终合并生成完整图像。
• 模型压缩：通过知识蒸馏或剪枝减少Transformer参数，如StreamDiffusion在移动端实现实时生成。

3. 条件生成控制

• 文本引导：交叉注意力机制在每一步推理中强制图像token与文本语义对齐，确保生成内容符合描述。
• 多模态融合：在视频生成模型Sora中，Transformer同时处理时空token，结合文本描述生成连贯视频序列。

四、典型案例：DiT与Stable Diffusion的架构对比

五、挑战与未来方向

1. 计算成本：Transformer的二次复杂度限制了高分辨率生成，需通过分块、稀疏注意力（Sparse Attention）或硬件优化（如GPU并行）缓解。
2. 多模态对齐：跨模态（文本-图像-视频）的语义对齐仍需改进，例如设计更高效的交叉注意力机制或引入对比学习。
3. 实时交互：结合脑机接口或手势控制，实现Transformer的实时条件生成，需进一步优化推理延迟。

总结

扩散模型与Transformer的结合通过全局建模能力和灵活条件注入显著提升了生成质量与可控性。Transformer在训练中通过交叉注意力或adaLN融入条件信息，在推理中通过并行优化加速生成。未来，随着架构创新（如稀疏Transformer）和硬件进步，扩散Transformer有望在多模态生成、科学模拟等领域实现更广泛应用。