note

• 基础阶段：生成512×512分辨率的图像，优化模型以生成高质量的图像。
• 超分辨率阶段：从512×512的输入生成1024×1024分辨率的图像，进一步优化图像的细节和清晰度。
• 蒸馏版本：通过减少采样步骤，生成与原始模型相似质量的图像，但推理时间大大减少。

一、Cogview3模型

论文：CogView3: Finer and Faster Text-to-Image Generation via Relay Diffusion

相关背景：

• 对于更高分辨率的图像进行加噪，其加噪后的结果在低频处有更高的信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）
• 图像中的低频信息：一张图像有不同频段信息的分布，其低频往往包含了主要的纹理信息，而高频主要为图像的边缘信息，即图像的低频信息与图像的“语义”有着紧密的联系。
• diffusion model的采样是从完全的随机高斯噪声出发；relay diffusion是使用block noise，就是将低分辨率的高斯噪声通过一个s×s的卷积核将分辨率映射为原来的s倍，从而适配高分辨率图像的训练。具体来说，如果我们要训练256×256分辨率下的diffusion models，那么s=4，即将64×64的低分辨率噪声映射成256×256的。

模型架构：

• 三阶段的unet模型。通过变分KL正则化编码器将像素空间压缩了8倍。使用T5-XLL编码器作为文本编码器，在扩散模型的训练过程中冻结该编码器。
• 两阶段中继扩散：
  • 扩散模型，以 512×512 的分辨率生成图像
  • 执行 2 倍超分辨率，从 512×512 的输入生成1024×1024 的图像
• 其他：中继超分辨率、中继扩散的蒸馏

二、模型细节

CogView3模型的训练过程分为几个阶段，每个阶段都有其特定的目标和方法。以下是其训练过程的详细说明：

1. 文本预处理：

• 图像重描述：首先，CogView3通过自动生成图像的描述性标题来增强训练数据。这涉及到使用语言模型（如GPT-4V）自动生成图像的详细描述，从而提供更丰富、更相关的文本信息。
• 提示扩展：为了使模型能够更好地处理用户可能提供的简短提示，CogView3还探索了扩展用户提示的方法，使其在生成图像时能够更全面地理解用户的意图。

2. 模型框架：

• CogView3的主体是一个具有3个阶段UNet架构的3亿参数的文本到图像扩散模型。模型在潜在图像空间中操作，该空间通过变分KL正则化自编码器从像素空间中压缩了8倍。

3. 训练pipeline：

• 使用Laion-2B作为基础训练数据集，并去除包含政治敏感、色情或暴力内容的图像，以确保训练数据的适当性和质量。
• 基础阶段训练：CogView3的基础阶段模型首先在256×256的图像分辨率上训练600,000步，然后继续在512×512的分辨率上训练200,000步。
• 超分辨率阶段训练：在预训练的512×512模型的基础上，进一步训练1024×1024分辨率的模型100,000步，然后进行20,000步的微调，以实现最终版本的超分辨率模型。

4. Relaying Super-resolution 中继超分辨率：

• 潜在中继扩散：CogView3的第二阶段通过中继扩散进行超分辨率增强，从基础阶段生成的结果开始扩散。与原始的像素级中继扩散不同，CogView3在潜在空间中实现中继扩散，并使用简单的线性变换代替原始的块状模糊。
• 生成过程：在扩散过程的每一步，采样器根据当前的噪声状态和模型参数生成新的样本。
• 逆向过程：在生成图像的逆向过程中，采样器从纯高斯噪声开始，逐步去除噪声，生成清晰的图像。
• 采样器公式：为中继超分辨率设计了特定的采样器，通过反向过程生成图像，该过程结合了去噪和去模糊。
  • 它负责在模型的逆向过程中从噪声状态生成清晰的高分辨率图像

（1）正向扩散过程:

q ( x t ∣ x 0 ) = N ( x t ∣ F ( x 0 , t ) , σ t 2 I ) , t ∈ { 0 , … , T } q\left(x t \mid x_0\right)=\mathcal{N}\left(x t \mid F\left(x_0, t\right), \sigma_t^2 I\right), \quad t \in\{0, \ldots, T\} q(xt∣x0​)=N(xt∣F(x0​,t),σt2​I),t∈{0,…,T}

其中:

• $x_0$ 是初始的高分辨率图像。
• $xt$ 是时间步 $t$ 的图像。
• $F(\cdot )$ 是从高分辨率图像 $x_0$ 到低分辨率图像 $x_L$ 的预定义转换。
• ${\sigma }_t$ 是由噪声调度控制的噪声尺度。
• $I$ 是单位矩阵。

（2）反向扩散过程：

反向扩散过程是一个结合去噪和去模糊的过程。它从纯高斯噪声开始, 逐步生成图像。这个过程可以表示为:
$$q\left(x_{t-1}\mid x_t,x_0\right)=\mathcal{N}\left(x_{t-1}\mid a_t{x}_t+b_t{\hat{x}}_0+c_t{x}_0^t,{\delta }_t^{2}I\right)$$

其中:
$\circ a_t=\frac{{\sigma }_{t-1}^2-{\delta }_t^2}{{\sigma }_t^2}$

• $b_t=\frac{1}{t}$
• $c_t=\frac{t-1}{t}-a_t$
• ${\hat{x}}_0$ 是预测的去噪结果。
• ${\delta }_t$ 表示采样器的随机度。

（3）潜在空间中的中继扩散：

在CogView3中, 中继扩散在潜在空间中进行, 而不是在像素空间中。这个过程可以表示为：
$$z_t^0=F\left(z_0,t\right)=\frac{T_r-t}{T_r}{z}_0+\frac{t}{T_r}{z}_L$$

其中：

• $z_0$ 是初始图像的潜在表示。
• $z_L$ 是低分辨率图像的潜在表示。
• $T_r$ 是中继扩散的开始时间点。
• $z_t^0$ 是时间步 $t$ 的潜在表示。

（4）训练目标:

训练目标是最小化去噪后的潜在表示与原始潜在表示之间的差异:
$${\mathbb{E}}_{x_0\sim p_{\text{data }}}{\mathbb{E}}_{ϵ\sim \mathcal{N}(0,I)}{\Vert D\left(z_t^0+{\sigma }_tϵ,t,c_{\text{text }}\right)-z_0\Vert }^2$$

其中:

• $D$ 是UNet去噪器函数。
• $c_{\mathrm{text}}$ 是输入文本条件。
• $z_0$ 是原始图像的潜在表示。 $z_t^0$ 是时间步 $t$ 的潜在表示

5. 中继扩散的蒸馏：

• 结合渐进式蒸馏方法和中继扩散框架，实现了CogView3的蒸馏版本。在超分辨率阶段，通过将教师模型的两个步骤与学生模型的一个步骤匹配，逐步减少采样步骤，从而减少推理时间。

6. 整体的训练目标：

• 基础阶段：生成512×512分辨率的图像，优化模型以生成高质量的图像。
• 超分辨率阶段：从512×512的输入生成1024×1024分辨率的图像，进一步优化图像的细节和清晰度。
• 蒸馏版本：通过减少采样步骤，生成与原始模型相似质量的图像，但推理时间大大减少。

三、模型效果

几个机器评估的benchmark如下，cogview3的蒸馏版本效果也是很强，对应的评价指标解释：

• Aes：美学评分（Aesthetic Score），衡量图像的美学质量。
• HPS v2：人类偏好评分 v2（Human Preference Score v2），衡量人类对图像的偏好。
• ImageReward：图像奖励（ImageReward），衡量图像的整体质量，包括文本-图像对齐和美学。
• FID：Fréchet Inception Distance，衡量生成图像与真实图像分布之间的差异。

Reference

[1] CogView3: Finer and Faster Text-to-Image Generation via Relay Diffusion
[2] 从Relay Diffusion到Cogview 3：浅谈Noise Scheduling与扩散模型
[3] （2024，CogView3，级联架构，中继扩散，超分辨率，线性模糊，蒸馏）通过中继扩散进行更精细、更快的文本到图像生成
[4] Stable Diffusion 3技术报告：结合DiT，碾压DALL·E 3等模型