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关于潜在扩散变压器 (DiTs) 的统计速率和可证明高效准则
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于Transformer的扩散模型，包括U型扩散变换器（U-DiT）和TerDiT，旨在优化计算效率和图像生成能力。研究表明，DiT模型的前述块与轮廓相关，后述块与细节相关。通过Delta-DiT加速推断，Q-DiT实现高效量化，DiffiT在生成任务中表现优异。此外，提出了PTQ4DiT和SiT，以解决量化挑战并提升性能。
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关键要点
- 本文提出了一种基于Transformer的扩散模型，替换了传统的U-Net骨干网络。
- U型扩散变换器（U-DiT）模型通过降低计算量和自注意力中的令牌下采样，性能超过了DiT-XL/2。
- TerDiT是一种针对具有transformer的三态扩散模型的量化感知训练（QAT）方案，旨在高效部署大规模DiT模型。
- Delta-DiT是一个推断加速框架，通过缓存机制加速生成过程，实验证明在生成时可实现1.6倍加速。
- Q-DiT结合了精细化量化和动态激活量化，处理DiT模型中的权重和激活变化，实现高效的量化和图像生成。
- DiffiT模型在多个条件和无条件综合任务中取得了最新的基准成绩，生成高保真度图片。
- PTQ4DiT是一种特定的后训练量化方法，解决了DiTs中的通道不平衡和时间变化挑战，实现了有效的量化。
- SiT模型通过插值框架实现了对各种设计选择的模块化研究，在条件ImageNet基准测试中表现出色。
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延伸问答
什么是U型扩散变换器（U-DiT）模型？
U型扩散变换器（U-DiT）模型是一种基于Transformer的扩散模型，通过降低计算量和自注意力中的令牌下采样，性能超过了传统的U-Net骨干网络。
Delta-DiT是如何加速推断的？
Delta-DiT通过设计的缓存机制加速生成过程，在20步生成时可实现1.6倍的加速。
Q-DiT模型的主要特点是什么？
Q-DiT结合了精细化量化和动态激活量化，旨在高效处理Diffusion Transformer模型中的权重和激活变化，实现高质量的图像生成。
DiffiT模型在生成任务中表现如何？
DiffiT模型在多个条件和无条件综合任务中取得了最新的基准成绩，生成高保真度图片。
PTQ4DiT方法解决了哪些量化挑战？
PTQ4DiT通过通道不平衡和时间变化的挑战，采用Channel-wise Salience Balancing和Spearmen's ρ-guided Salience Calibration来实现有效的量化。
SiT模型的创新之处在哪里？
SiT模型通过插值框架实现对各种设计选择的模块化研究，在条件ImageNet基准测试中表现出色。
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