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기술

DiT 확산 트랜스포머

DiT 확산 트랜스포머기술
연구 공개
2022년
원제
Scalable Diffusion Models with Transformers
입력 단위
잠재 공간의 패치
확장 척도
순전파 연산량 GFLOPs
DiT는 잠재 이미지 패치를 처리하는 트랜스포머를 확산 모형의 기반 신경망으로 사용하는 구조다. U-Net 대신 트랜스포머를 두고 깊이와 너비 및 입력 토큰 수에 따른 확장성을 조사했다.

잠재 패치의 처리

이미지 잠재 확산 모형에서 흔히 사용하던 U-Net을 잠재 패치 위에서 작동하는 트랜스포머로 대체한다. 확산 생성에 트랜스포머 구조의 확장 성질을 적용하려는 연구다.

연산량과 생성 품질

깊이나 너비를 늘리거나 입력 토큰 수를 늘려 순전파 연산량을 바꾸었다. 원 연구는 연산량이 큰 DiT에서 FID가 낮아지는 경향을 실험적으로 조사했다.

조건부 이미지 생성

ImageNet의 클래스 조건 256 및 512 해상도에서 평가했다. 모형 구조의 확장이 생성 품질과 어떤 관계를 갖는지 비교하고 큰 DiT-XL/2 모형의 결과를 분석했다.

관련 문서

SiT 생성 모형 / REPA 표현 정렬 / 변분 확산 모형 / 비전 트랜스포머 / 확산 모델 / 생성 모델