为什么在Transformer模型处理的输入维度会因为图像分辨率大小的不同而导致patch数量的变化，但是不需要修改模型的维度参数？

如果我现在有一个CNN模型，用于处理图像特征，假如此时是256*256的图像进行训练，我修改为512*512的图像以后，模型维度需要修改吗？

只有CNN的话，是不需要修改的

为什么在Transformer模型处理的输入维度会因为图像分辨率大小的不同而导致patch数量的变化，但是不需要修改模型的维度参数？

只需要修改位置编码，或者使用可学习的位置编码即可

因为path的数量和模型参数量无关，之和模型的计算量有关

只要模型的参数量不因为输入而发生变化，模型就可以适应各种大小的输入

 

对于不同序列长度的情况，Transformer模型的参数量还是一样的吗？

对于不同序列长度的情况，Transformer模型的参数量是一样的，因为模型的参数与输入序列的长度无关，而是由模型的架构（例如嵌入维度、注意力头数、层数等）决定的。这是 Transformer 的一个重要优点，使其能够处理变长输入序列而无需重新调整模型参数。

如果我想将Transformer的decoder结构修改为diffusion去噪的Transformer模型，需要对Transformer进行什么修改？

主要的就是修改因果掩码（去掉自回归机制），将多次迭代预测下一个token改为直接一次预测