1890美元，就能从头训练一个还不错的12亿参数扩散模型

AIGC动态2个月前发布 almosthuman2014

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文章摘要

【关键词】 文本到图像、低成本训练、延迟掩蔽、稀疏Transformer、扩散模型

Sony AI等机构的研究者开发了一种低成本的端到端pipeline，用于训练文本到图像的扩散模型，显著降低了训练成本，同时不需要访问数十亿张训练图像或专有数据集。该研究的主要目标是在训练过程中减少transformer处理每张图像的有效patch数，通过在transformer的输入层随机掩蔽掉部分token来实现。然而，现有的掩蔽方法在高掩蔽率下无法不大幅降低性能。为了解决这个问题，研究者提出了一种延迟掩蔽策略，所有patch都由轻量级patch混合器进行预处理，然后再传输到扩散transformer。这种策略允许未掩蔽的patch保留有关整个图像的语义信息，并能在非常高的掩蔽率下可靠地训练扩散transformer，同时不会产生额外的计算成本。

研究者还利用了Transformer架构的最新进展，如逐层缩放和使用MoE的稀疏Transformer，以提高大规模训练的性能。在3700万张图像的组合数据集上，以1890美元的成本训练了一个11.6亿参数的稀疏transformer，在COCO数据集上的零样本生成中实现了12.7 FID，这与现有最先进方法相比具有竞争力的FID和高质量生成，但成本仅为1/15。

为了降低计算成本，研究者提出了patch掩蔽方法，要求在输入主干transformer之前丢弃大部分输入patch，从而使transformer无法获得被掩蔽patch的信息。然而，高掩蔽率会显著降低transformer的整体性能。为了保留所有patch的语义信息，研究者提出了延迟掩蔽策略，使用patch-mixer对patch嵌入进行预处理，使未被掩蔽的patch能够嵌入整个图像的信息。patch-mixer是一个轻量级的transformer，可以融合单个patch嵌入。

在实验中，研究者采用了扩散Transformer的两个变体DiT-Tiny/2和DiT-Xl/2，并比较了不同的掩蔽策略。结果表明，延迟掩蔽方法在多个指标上都实现了更好的性能，尤其是在高掩蔽率下，性能差距会扩大。此外，研究者还利用了layer-wise scaling方法在扩散transformer的掩蔽训练中具有更好的拟合效果。

总的来说，这项研究通过开发一种低成本的端到端pipeline，显著降低了文本到图像扩散模型的训练成本，同时实现了具有竞争力的性能。这对于大规模扩散模型的开发具有重要意义，有望推动相关技术的发展和应用。