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论文标题：U-DiTs: Downsample Tokens in U-Shaped Diffusion Transformers
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.02730
GitHub 地址：https://github.com/YuchuanTian/U-DiT
在图 3 中，作者们展示了从原始的直筒 DiT 模型一步步演化到 U-DiT 模型的过程。根据先前的工作，在扩散中 U-Net 的主干结构特征图主要为低频信号。由于全局自注意力运算机制需要消耗大量算力，在 U-Net 的主干自注意力架构中可能存在冗余。这时作者注意到，简单的下采样可以自然地滤除噪声较多的高频，强调信息充沛的低频。既然如此，是否可以通过下采样来消除对特征图自注意力中的冗余？Token 下采样后的自注意力由此，作者提出了下采样自注意力机制。在自注意力之前，首先需将特征图进行 2 倍下采样。为避免重要信息的损失，生成了四个维度完全相同的下采样图，以确保下采样前后的特征总维度相同。随后，在四个特征图上使用共用的 QKV 映射，并分别独立进行自注意力运算。最后，将四个 2 倍下采样的特征图重新融为一个完整特征图。和传统的全局自注意力相比，下采样自注意力可以使得自注意力所需算力降低 3/4。令人惊讶的是，尽管加入下采样操作之后能够显著模型降低所需算力，但是却反而能获得比原来更好的效果（表 1）。
U-DiT：全面超越 DiT根据此发现，作者提出了基于下采样自注意力机制的 U 型扩散模型 U-DiT。对标 DiT 系列模型的算力，作者提出了三个 U-DiT 模型版本（S/B/L）。在完全相同的训练超参设定下，U-DiT 在 ImageNet 生成任务上取得了令人惊讶的生成效果。其中，U-DiT-L 在 400K 训练迭代下的表现比直筒型 DiT-XL 模型高约 10 FID，U-DiT-S/B 模型比同级直筒型 DiT 模型高约 30 FID；U-DiT-B 模型只需 DiT-XL/2 六分之一的算力便可达到更好的效果（表 2、图 1）。
在有条件生成任务（表 3）和大图（512*512）生成任务（表 5）上，U-DiT 模型相比于 DiT 模型的优势同样非常明显。
研究者们还进一步延长了训练的迭代次数，发现 U-DiT-L 在 600K 迭代时便能优于 DiT 在 7M 迭代时的无条件生成效果（表 4、图 2）。
U-DiT 模型的生成效果非常出众，在 1M 次迭代下的有条件生成效果已经非常真实。
论文已被 NeurIPS 2024 接收，更多内容，请参考原论文。
