Diffusion Transformer：扩散模型与Transformer架构的融合创新

2026年1月8日 互联网

一、技术背景：从扩散模型到Diffusion Transformer的演进

扩散模型（Diffusion Models）作为生成式AI的核心技术之一，通过逐步去噪的过程将随机噪声转化为高质量数据（如图像、音频），在图像生成、视频合成等领域展现出强大能力。然而，传统扩散模型通常依赖U-Net等卷积神经网络（CNN）架构，存在以下局限性：

  • 局部性约束：CNN的卷积核仅能捕捉局部特征，难以建模长距离依赖关系；
  • 计算效率低：高分辨率图像生成时，模型参数量和计算成本呈指数级增长；
  • 多模态融合困难：在跨模态生成任务（如文本到图像）中，CNN难以直接整合文本、图像等多源信息。

Transformer架构凭借自注意力机制（Self-Attention）在建模全局依赖关系方面表现优异，但其原始设计针对序列数据（如文本），直接应用于扩散模型需解决两大挑战：

  1. 空间结构建模：图像等二维数据需转换为序列形式，可能丢失空间层次信息；
  2. 计算复杂度：自注意力机制的二次复杂度（O(n²)）在处理高分辨率图像时效率低下。

Diffusion Transformer（DiT）的提出，正是为了融合扩散模型的生成能力与Transformer的全局建模优势，通过架构创新解决上述问题。

二、Diffusion Transformer的核心架构设计

1. 输入表示：空间-序列混合编码

传统Transformer将图像展平为序列（如ViT），但会破坏空间局部性。DiT采用分块编码策略：

  • 图像分块：将输入图像划分为不重叠的patch（如16×16），每个patch线性投影为向量；
  • 位置编码增强：引入可学习的2D相对位置编码，保留空间位置信息；
  • 多尺度特征融合：通过金字塔结构逐步下采样，构建多分辨率特征图。

示例代码（PyTorch风格）：

  1. import torch
  2. import torch.nn as nn
  4. class PatchEmbedding(nn.Module):
  5.     def __init__(self, in_channels=3, patch_size=16, embed_dim=768):
  6.         super().__init__()
  7.         self.proj = nn.Conv2d(in_channels, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)
  9.     def forward(self, x):
  10.         # x: [B, C, H, W]
  11.         return self.proj(x)  # [B, embed_dim, H/patch_size, W/patch_size]
  13. class PositionalEncoding2D(nn.Module):
  14.     def __init__(self, height, width, embed_dim):
  15.         super().__init__()
  16.         pe = torch.zeros(height, width, embed_dim)
  17.         pos_y, pos_x = torch.meshgrid(torch.arange(height), torch.arange(width))
  18.         # 示例：简化版位置编码，实际需更复杂设计
  19.         pe[:, :, 0] = pos_y / height
  20.         pe[:, :, 1] = pos_x / width
  21.         self.register_buffer('pe', pe.unsqueeze(0))  # [1, H, W, D]
  23.     def forward(self, x):
  24.         # x: [B, D, H, W]
  25.         return x + self.pe[:, :x.shape[2], :x.shape[3]].permute(0, 3, 1, 2)

2. 注意力机制优化：降低计算复杂度

为解决自注意力的二次复杂度问题，DiT采用以下技术：

  • 稀疏注意力：仅计算局部窗口内的注意力（如Swin Transformer）；
  • 线性注意力：通过核函数近似计算注意力，将复杂度降至O(n)；
  • 交叉注意力：在文本-图像生成任务中，引入文本特征作为查询（Query），图像特征作为键（Key）和值（Value）。

示例：交叉注意力模块实现

  1. class CrossAttention(nn.Module):
  2.     def __init__(self, dim, num_heads=8):
  3.         super().__init__()
  4.         self.scale = (dim // num_heads) ** -0.5
  5.         self.num_heads = num_heads
  6.         self.to_qkv = nn.Linear(dim, dim * 3)
  7.         self.to_out = nn.Linear(dim, dim)
  9.     def forward(self, x, context):
  10.         # x: [B, N, D], context: [B, M, D]
  11.         b, n, _ = x.shape
  12.         qkv = self.to_qkv(x).view(b, n, 3, self.num_heads, -1).permute(2, 0, 3, 1, 4)
  13.         q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2]  # [B, H, N, D/H]
  15.         # 计算文本-图像交叉注意力
  16.         context_k = context.view(b, -1, self.num_heads, -1).permute(0, 2, 1, 3)  # [B, H, M, D/H]
  17.         context_v = context_k.clone()
  18.         attn = (q * self.scale) @ context_k.transpose(-2, -1)  # [B, H, N, M]
  19.         attn = attn.softmax(dim=-1)
  20.         out = attn @ context_v  # [B, H, N, D/H]
  21.         out = out.transpose(1, 2).reshape(b, n, -1)
  22.         return self.to_out(out)

3. 扩散过程集成：时间步嵌入与条件控制

DiT将扩散模型的时间步（t）和条件信息（如文本提示）嵌入到Transformer中：

  • 时间步嵌入：通过正弦位置编码或MLP将时间步t映射为向量，与输入特征相加；
  • 条件适配层：使用交叉注意力或门控机制融合条件信息。

三、性能优化与最佳实践

1. 训练策略优化

  • 渐进式分辨率训练：从低分辨率（如64×64）开始训练，逐步增加分辨率以稳定训练；
  • EMA（指数移动平均）：对模型参数进行平滑，提升生成质量；
  • 混合精度训练：使用FP16或BF16加速训练，减少显存占用。

2. 推理加速技巧

  • 注意力缓存：缓存自注意力中的键（Key）和值（Value），避免重复计算；
  • 动态分辨率生成：根据需求动态调整生成分辨率，平衡速度与质量；
  • 量化与剪枝：对模型进行量化（如INT8）或剪枝，减少推理延迟。

3. 跨模态生成实践

在文本到图像生成任务中，DiT需整合文本和图像特征：

  1. 文本编码：使用预训练的文本编码器（如BERT）提取文本特征；
  2. 条件注入：通过交叉注意力将文本特征注入DiT的每一层；
  3. 多阶段生成：采用两阶段策略，先生成低分辨率草图，再超分辨率细化。

四、应用场景与未来展望

Diffusion Transformer已在多个领域展现潜力：

  • 高分辨率图像生成：生成1024×1024以上分辨率的逼真图像；
  • 视频生成：通过3D扩展（时间维度）实现视频合成；
  • 医学影像：生成合成医学数据以辅助训练。

未来，DiT可能向以下方向发展：

  • 轻量化架构：设计更高效的注意力机制以支持移动端部署；
  • 多模态统一模型：整合文本、图像、音频等多模态输入；
  • 实时生成：通过硬件加速和算法优化实现交互式生成。

五、总结

Diffusion Transformer通过融合扩散模型与Transformer的优势，为生成式AI提供了更强大的工具。其核心在于空间-序列混合编码、优化的注意力机制和条件控制策略。开发者在应用时需关注训练策略、推理加速和跨模态融合等关键点。随着架构的不断演进，DiT有望在更多领域推动生成式AI的边界。

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