基于Transformer的DiT扩散模型实践指南

基于Transformer的DiT扩散模型实践指南

DiT Official PyTorch Implementation of "Scalable Diffusion Models with Transformers" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DiT

概述

DiT（Diffusion Transformer）是Facebook Research团队提出的一种创新性扩散模型架构。与传统的基于U-Net的扩散模型不同，DiT采用Transformer作为骨干网络，在ImageNet图像生成任务上取得了突破性成果。本文将详细介绍如何使用预训练的DiT模型进行图像生成。

技术背景

扩散模型是近年来兴起的一种生成模型，通过逐步去噪的过程从随机噪声生成高质量图像。传统扩散模型通常使用U-Net作为骨干网络，而DiT的创新之处在于：

1. 完全基于Transformer架构
2. 采用潜在扩散（Latent Diffusion）方法
3. 支持类别条件生成
4. 在ImageNet基准测试中超越所有先前扩散模型

环境准备

要运行DiT模型，需要准备以下环境：

1. GPU加速环境（推荐）
2. PyTorch深度学习框架
3. 相关依赖库：
   • diffusers（扩散模型库）
   • timm（视觉Transformer库）

# 典型环境配置代码
import torch
from torchvision.utils import save_image
from diffusion import create_diffusion
from diffusers.models import AutoencoderKL
from models import DiT_XL_2

模型加载

DiT提供了不同尺寸的预训练模型，主要分为：

1. 256x256分辨率模型
2. 512x512分辨率模型

加载模型时需要注意：

# 选择模型尺寸
image_size = 256  # 可选256或512

# 加载VAE（变分自编码器）
vae_model = "stabilityai/sd-vae-ft-ema"  # 可选mse或ema版本
vae = AutoencoderKL.from_pretrained(vae_model).to(device)

# 加载DiT模型
model = DiT_XL_2(input_size=latent_size).to(device)
state_dict = find_model(f"DiT-XL-2-{image_size}x{image_size}.pt")
model.load_state_dict(state_dict)
model.eval()  # 重要！设置为评估模式

图像生成实践

使用DiT生成图像时，可以调整多个参数：

1. 随机种子(seed)：控制生成过程的随机性
2. 采样步数(num_sampling_steps)：影响生成质量，通常250-1000步
3. CFG尺度(cfg_scale)：控制类别条件强度，范围1-10
4. 类别标签(class_labels)：指定生成图像的类别

# 基本生成流程
diffusion = create_diffusion(str(num_sampling_steps))

# 创建噪声输入
z = torch.randn(n, 4, latent_size, latent_size, device=device)

# 设置类别条件
y = torch.tensor(class_labels, device=device)

# 执行采样
samples = diffusion.p_sample_loop(
    model.forward_with_cfg, z.shape, z, 
    model_kwargs=dict(y=y, cfg_scale=cfg_scale)
)

# 解码生成图像
samples = vae.decode(samples / 0.18215).sample

实用技巧

1. 类别选择：ImageNet有1000个类别，选择不同类别会产生不同风格的图像
2. 批量生成：可以一次生成多个类别的图像
3. 结果展示：使用torchvision的save_image函数可以方便地排列多张生成结果

# 示例：生成8个不同类别的图像
class_labels = 207, 360, 387, 974, 88, 979, 417, 279  # 金毛犬、斑马等

# 保存并显示结果
save_image(samples, "sample.png", nrow=4, normalize=True)

性能考量

1. 在GPU上运行时，512x512模型的生成时间明显长于256x256模型
2. 增加采样步数会提高质量但延长生成时间
3. CFG尺度值过高可能导致图像过饱和

总结

DiT代表了扩散模型架构的重要演进方向，通过Transformer架构实现了更好的扩展性和生成质量。本文介绍的基础使用方法可以帮助研究者快速上手实验，后续可以进一步探索模型微调、不同条件下的生成效果等高级应用场景。

DiT Official PyTorch Implementation of "Scalable Diffusion Models with Transformers" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DiT