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Stable Diffusion 3.0中的特征融合改进:MM-DiT

瓦力算法学研所  · 公众号  · AI 科技自媒体  · 2024-11-28 08:00
    

主要观点总结

本文对Stable Diffusion 3.0中的多模态DiT模型进行介绍,特别是其中的新型多模态DiT(MM-DiT)在扩散模型中的应用。文章详述了MM-DiT架构的创新点,包括为图像和文本标记设计独立的权重参数,以及特征融合的方式等。

关键观点总结

关键观点1: 新型多模态DiT(MM-DiT)的提出

在DiT框架的基础上,SD3提出了MM-DiT,并将其应用于扩散模型中,为图像和文本的融合处理提供了新的方案。

关键观点2: MM-DiT架构的创新点

MM-DiT为图像的潜在标记和文本标记设计了独立的权重参数,这些标记在进行注意力机制处理前合并,随后整体输入进行处理。

关键观点3: 文本嵌入与图像块嵌入的融合策略

SD 3采取了直接将文本嵌入与图像块嵌入合并的策略,绕过了交叉注意力机制的引入,所有Transformer层采用的参数并非通用,通过单一的自注意力机制促进特征间的互通。

关键观点4: 特征融合的方式

MM-DiT模型在特征融合阶段与原始的DiT模型相似,在图像的潜在空间内执行计算任务,文本特征通过CLIP模型的池化嵌入获得,然后直接与时间步嵌入相融合。


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