stable diffusion比 transformer 作了哪些改进

StableDiffusion是一款改进的生成模型,通过引入扩散过程和创新的损失函数,提高了稳定性、长距离依赖处理能力,从而在生成图像和文本时表现出色,生成质量优于Transformer。

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Stable Diffusion 是一个基于自注意力机制的生成模型,它的设计受到了 Transformer 模型的启发,但也在很多方面进行了改进。以下是 Stable Diffusion 相较于 Transformer 的一些改进之处:

  1. 稳定性提升:Stable Diffusion 引入了扩散过程,增强了生成图像或文本时的稳定性,避免一些不稳定的训练和生成表现。

  2. 长距离依赖处理:相较于 Transformer 的固定长度自注意力机制,Stable Diffusion 通过扩散过程可以更好地处理长距离的依赖关系,提高了模型在生成长序列时的效果。

  3. 更好的生成质量:由于稳定性和长距离依赖处理的改进,Stable Diffusion 在生成图像和文本时往往能够取得更好的质量和多样性,降低了生成结果中的错误和重复。

  4. 损失函数设计:Stable Diffusion 使用了不同于传统生成模型的损失函数设计,通过在扩散过程中预测噪声水平来引导模型生成更加清晰和正确的结果。

总的来说,Stable Diffusion 在借鉴 Transformer 的自注意力机制基础上,通过引入扩散过程和改进的损失函数设计等方面的改进,提高了模型的生成稳定性、长距离依赖处理能力和生成质量。

### Stable Diffusion 3 中的 Diffusion Transformer 模型架构 Stable Diffusion 3 引入了重新加权的矩形流形式,这有助于提升模型的整体稳定性与性能[^1]。具体来说,在Diffusion Transformer的设计上,该版本进一步优化了原有的潜在扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM),并融合了Transformer结构的优势。 #### 主要改进点: - **增强的时间编码机制**:为了更好地捕捉时间维度上的变化规律,新的时间嵌入层被设计用于更精确地表示不同阶段的信息传递过程。 - **多尺度特征提取器**:采用U-Net为基础网络框架,能够有效地处理高分辨率图像生成任务中的复杂模式匹配需求。此部分继承自早期版本的成功经验,并进行了针对性调整以适应更高的计算效率要求[^4]。 - **双向注意力模块**:引入了一种特殊的双向注意力建模方式,允许在前向传播的同时考虑未来时刻的状态影响,从而提高了预测准确性及连贯度。 ```python class BiDirectionalAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead=8): super().__init__() self.attn_forward = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead) self.attn_backward = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead) def forward(self, query, key, value): attn_output_fw, _ = self.attn_forward(query, key, value) attn_output_bw, _ = self.attn_backward(torch.flip(query,[0]), torch.flip(key,[0]), torch.flip(value,[0])) return (attn_output_fw + torch.flip(attn_output_bw,[0])) / 2. ``` - **条件化策略更新**:通过对输入文本描述或其他外部因素施加更强有力的影响路径,使得最终产出的内容更加贴近用户的期望设定范围之内。例如,在进行跨域迁移或者风格变换操时,可以灵活指定目标样式标签等附加参数[^3]。 这些改动共同用下,不仅让Stable Diffusion 3能够在多种应用场景中展现出色的表现力,同时也为其后续发展奠定了坚实的技术基础。
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