从PixArt α 到 Σ: 关于高效Diffusion Models你想知道的一切

前言

自Sora和Stable Diffusion 3推出后，Diffusion Transformer引起广泛关注，尤其在视频帧建模和图像块建模方面的突破。华为诺亚方舟实验室发布的PixArt-Σ基于Diffusion Transformer设计，展现了其独特的效率(efficiency)。本文将探讨PixArt系列与高效diffusion模型之间的关系。

Diffusion Transformer

Diffusion Transformer结合了diffusion models和Transformer的优势。它使用Transformer-based backbone增强了self-attention，通过拼接方式融合class和timestep作为condition，并通过可学习的scale & shift实现条件融合。PixArt系列的研究动机在于efficiency，尽管Transformer通常因计算需求庞大而受批评，但在图像生成领域，diffusion models的计算需求更高。

PixArt-α

PixArt-α关注于快速训练文生图模型。通过对比不同模型的算力和数据消耗，提出了一个fine-tuning策略，分为三个阶段：Pixel dependency learning、Text-image alignment learning和模型微调。为了改进text-image alignment，采用了自动化的captioning方案和多模态的Vision-Language Models。

PixArt-β——Efficient Yet Fast

PixArt-β在PixArt-α的基础上，进一步提出了Fast和Controllable的特性。通过Latent Consistency Distillation (LCD)和ControlNet-Transformer的改进，实现了快速且可控的图像生成。特别是对于高分辨率图片，表现出了高度的效率与保真度。

PixArt-Σ——Efficient Yet High-Resolution

PixArt-Σ关注于4K文生图生成的高效率。采用了KV Compression压缩策略，减少key和value在attention运算中的特征冗余。同时提出了weak-to-strong training方法，包括VAE替换、分辨率微调和KV Compression fine-tune。

结语

PixArt系列的提出不仅证实了Diffusion Transformer的有效性，而且展示了从class-conditional models到text-to-image generation models的fine-tuning范式。这对后续研究提供了有价值的参考。

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