論文地址：https://arxiv.org/pdf/2409.04005 

項(xiàng)目主頁：https://360cvgroup.github.io/Qihoo-T2X 

代碼倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/360CVGroup/Qihoo-T2X

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作者信息：論文一作為來自中山大學(xué)的博士生王晶；論文共同一作和項(xiàng)目leader為來自360 AI Research視頻生成方向的負(fù)責(zé)人馬傲

亮點(diǎn)直擊

• 提出了Proxy-Tokenized擴(kuò)散 transformer（Proxy-Tokenized Diffusion Transformer，PT-DiT）。
• 推出了Qihoo-T2X系列模型，包括文本到圖像（T2I）、文本到視頻（T2V）以及文本到多視圖（T2MV）生成模型。
• 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在保持競(jìng)爭(zhēng)性能的同時(shí)顯著提高了效率。
• 在標(biāo)準(zhǔn)的3D VAE設(shè)置下（8倍空間下采樣率和4倍時(shí)間下采樣率），實(shí)驗(yàn)表明，該方法可以在64GB Ascend 910B上訓(xùn)練PT-DiT/XL（1.1B參數(shù)）模型，用于分辨率為2048×2048的圖像生成或分辨率為512×512×288的視頻生成。

Diffusion Transformer模型由于全局self-attention，其計(jì)算復(fù)雜度與序列長(zhǎng)度平方成正比，導(dǎo)致其在高分辨率圖像和長(zhǎng)時(shí)間視頻生成任務(wù)中面臨計(jì)算成本高的問題。

為此，來自中山大學(xué)和360 AI Research的研究人員基于Proxy token提出了一種高效的Diffusion Transformer 即PT-DiT, 能夠適用于文本生成圖像、視頻和Multi-View的等多種生成任務(wù)。作者基于PT-DiT進(jìn)一步構(gòu)建了包含Qihoo-T2I，Qihoo-T2V和Qihoo-T2MV等模型的Qihoo-T2X系列實(shí)現(xiàn)文本生成任意任務(wù)。

研究動(dòng)機(jī)

當(dāng)前，基于Diffusion Transformer 的模型（Sora , Vidu, Flux等）能夠生成高保真度圖像或視頻并與文本指令具有強(qiáng)一致性，極大的促進(jìn)了視覺生成的進(jìn)步。然而，global self-attention關(guān)于序列長(zhǎng)度的二次復(fù)雜度增加了Diffusion Transformer的計(jì)算開銷，導(dǎo)致了實(shí)際應(yīng)用時(shí)更長(zhǎng)的生成時(shí)間和更高的訓(xùn)練成本。

這個(gè)問題也阻礙了Diffusion Transformer在高質(zhì)量和長(zhǎng)時(shí)間視頻生成中的應(yīng)用。

例如，優(yōu)于2D spatial attention+ 1D temporal attention的3D full attention卻由于計(jì)算開銷的限制而難以進(jìn)行更高分辨率和更長(zhǎng)時(shí)間視頻生成的探索。

一些視覺理解和識(shí)別領(lǐng)域的研究發(fā)現(xiàn)，由于視覺信息的稀疏和重復(fù)性質(zhì)，global self-attention具有一定的冗余性。研究團(tuán)隊(duì)通過可視化注意力圖，發(fā)現(xiàn)同一窗口內(nèi)的不同token對(duì)于空間上距離較遠(yuǎn)的token的關(guān)注程度是相似的，對(duì)于空間上相近的token的關(guān)注程度是不同的。

這表明計(jì)算所有token的注意力是冗余的，而對(duì)計(jì)算空間相鄰token的注意力至關(guān)重要。

所以，研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于proxy token的稀疏注意力策略，從每個(gè)窗口采樣有限的proxy token來執(zhí)行自注意力，從而減少冗余并降低復(fù)雜性。

Qihoo-T2X方法

如圖所示，研究團(tuán)隊(duì)提出的 PT-DiT引入了proxy token來減少計(jì)算global self-attention所涉及的token數(shù)量，高效地建立全局視覺信息的關(guān)聯(lián)。PT-DiT包含兩個(gè)核心的模塊分別是Global Information Interaction Module (GIIM) 和Texture Complement Module (TCM)。

其中，GIIM 使用稀疏proxy token機(jī)制促進(jìn)所有潛在代碼之間的高效交互，而空間相鄰token的關(guān)聯(lián)是不可忽略的，特別是對(duì)于細(xì)節(jié)紋理要求高的圖像生成任務(wù)，為此研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了TCM，其通過window attention和shift window attention進(jìn)一步細(xì)化局部細(xì)節(jié)。

下面將詳細(xì)介紹這兩部分：

Global Information Interaction Module

給定一系列l(wèi)atent token，首先根據(jù)空間和時(shí)間先驗(yàn)（即位于同一個(gè)空間窗口）通過計(jì)算平均token得到一系列proxy tokens。

每個(gè)proxy token代表圖像或視頻內(nèi)的一個(gè)局部區(qū)域的信息，并與其他局部區(qū)域中的proxy token通過self-attention進(jìn)行交互以建立全局視覺關(guān)聯(lián)。

隨后，proxy tokens中蘊(yùn)含的信息被通過與latent token的cross-attention傳播到全部latent token中，從而實(shí)現(xiàn)高效的全局視覺信息交互。

Texture Complement Module

由于稀疏proxy tokens交互的特點(diǎn)并且缺乏空間鄰近token的相互關(guān)聯(lián)，生成模型對(duì)于建模細(xì)節(jié)紋理的能力有限，難以滿足生成任務(wù)的高質(zhì)量需求。

為了解決這個(gè)問題，研究團(tuán)隊(duì)引入了局部window attention，補(bǔ)充模型的細(xì)節(jié)建模和平滑能力。

僅有window attention 會(huì)導(dǎo)致窗口間token缺乏聯(lián)系，導(dǎo)致生成圖像格子現(xiàn)象明顯，如圖所示。因此，TCM 中還引入了shift window attention，緩解局部window attention引起的問題。

由于計(jì)算window attention涉及的token數(shù)量較少，所以模型的計(jì)算復(fù)雜度并沒有大規(guī)模增加。

壓縮比例

對(duì)于圖像生成任務(wù)，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)在不同分辨率下保持相同數(shù)量的窗口對(duì)于確保一致的語義層次結(jié)構(gòu)至關(guān)重要，這有助于從低分辨率到高分辨率的訓(xùn)練過程。 同時(shí)，窗口應(yīng)該維持較多的數(shù)量以防止窗口內(nèi)的語義信息太過豐富導(dǎo)致單個(gè)token不足以表示局部區(qū)域完成全局信息建模。

計(jì)算復(fù)雜度分析

PT-DiT 僅使用少量的代表性 token 注意力，就降低了原始全 token 自注意力的計(jì)算冗余度。研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步從理論上分析PT-DiT在計(jì)算復(fù)雜度方面的優(yōu)勢(shì)。

其中N表示潛在標(biāo)記的長(zhǎng)度，D表示特征維度。

類似地，GIIM 和 TCM 的計(jì)算復(fù)雜度計(jì)算如下：

實(shí)驗(yàn)

作者在T2I T2V和T2MV任務(wù)上進(jìn)行了定性和定量是實(shí)驗(yàn)來評(píng)估Qihoo-T2X。

定性分析

Text-to-Image：如圖所示。Qihoo-T2I 表現(xiàn)出了極具競(jìng)爭(zhēng)力的性能，能夠生成與提供的文本提示完美匹配的照片般逼真的圖像。

Text-to-Video：研究人員將 Qihoo-T2V 與最近發(fā)布的開源文本轉(zhuǎn)視頻模型（即 EasyAnimateV4 和 CogVideoX）在 512 分辨率下進(jìn)行了比較，取得了更好的效果，如圖所示。

Text-to-MultiView：作者進(jìn)一步探索了 PT-DiT 在文本到多視圖 (T2MV) 任務(wù)中的有效性。經(jīng)過訓(xùn)練的 Qihoo-T2MV 能夠根據(jù)提供的文本指令從各個(gè)視點(diǎn)生成512x512x24圖像，表現(xiàn)出很強(qiáng)的空間一致性，如圖所示。

定量分析

研究團(tuán)隊(duì)在MS-COCO FID-30K, UCF-101和MSR-VTT等benchmark上定量評(píng)估Qihoo-T2I和Qihoo-T2V，結(jié)果表明Qihoo-T2I和Qihoo-T2V均能實(shí)現(xiàn)有競(jìng)爭(zhēng)力的性能，證明了PT-DiT的有效性。

計(jì)算復(fù)雜度分析

如圖所示，無論是圖像或視頻生成任務(wù)，在相同參數(shù)規(guī)模下，PT-DiT相比現(xiàn)有Diffusion Transformer方法，均有大幅度的計(jì)算復(fù)雜度優(yōu)勢(shì)。同時(shí)對(duì)比3D full attention建模的EasyanimateV4，其訓(xùn)練顯存隨著幀數(shù)的增加而爆炸增長(zhǎng)，而PT-DiT的顯存僅有微弱增長(zhǎng)，表明PT-DiT有潛力完成更長(zhǎng)時(shí)間的視頻生成任務(wù)。

消融實(shí)驗(yàn)

結(jié)論

鑒于視覺信息的稀疏性和冗余性，本文提出了PT-DiT，它利用代理標(biāo)記化注意機(jī)制來緩解擴(kuò)散Transformer中自注意力的計(jì)算冗余?；跁r(shí)間和空間先驗(yàn)計(jì)算出一系列代表性標(biāo)記，并在它們之間進(jìn)行全局交互。此外，引入了窗口注意和移位窗口注意來優(yōu)化局部細(xì)節(jié)的建模。我們提出的代表性標(biāo)記機(jī)制對(duì)于具有冗余信息的視頻任務(wù)特別有效，實(shí)現(xiàn)了3D時(shí)空建模，同時(shí)避免了計(jì)算復(fù)雜度的爆炸。實(shí)驗(yàn)表明，PT-DiT在提供顯著效率的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了具有競(jìng)爭(zhēng)力的性能。我們進(jìn)一步基于PT-DiT開發(fā)了Qihoo-T2X系列，包括T2I、T2V和T2MV等模型。希望PT-DiT和Qihoo-T2X能為擴(kuò)散Transformer領(lǐng)域提供新的見解和參考。

本文轉(zhuǎn)自AI生成未來 ，作者：AI生成未來

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