深度剖析Diffusion与Transformer在图像生成中的计算逻辑与融合之道

写在前面

人工智能（AI）在图像生成领域持续发展，从模糊的轮廓到如今媲美专业摄影和艺术创作的惊艳作品，背后离不开两大核心技术的驱动：Diffusion模型 和 Transformer模型。它们以各自独特的计算逻辑，在图像的像素级合成与语义理解方面展现出强大威力。更令人兴奋的是，当这两者强强联合，尤其是结合大型语言模型（LLM，通常基于Transformer架构）的语义理解能力，AI图像生成便插上了想象的翅膀。

本文将深度剖析Diffusion和Transformer在图像生成场景的计算逻辑、训练方式、数据格式、优缺点，并探讨大型语言模型如何通过Transformer架构与Diffusion模型结合，实现从文本到图像的创世之旅。

1. Diffusion模型

Diffusion模型（扩散模型）近年在图像生成领域取得了SOTA（State-of-the-Art）的效果，其生成图像的质量和多样性都非常出色。

核心思想：迭代去噪的艺术

想象一下，一张清晰的图片逐渐被添加噪声，直到完全变成随机噪声；反过来，如果我们能学会从完全的随机噪声中，一步步地去除噪声，最终就能还原（或生成）出一张清晰的图片。这就是Diffusion模型的核心思想。它包含两个过程：

1. 前向过程 (Forward Process)：向真实图像中逐步添加高斯噪声，直到图像变成纯粹的噪声。这个过程是固定的，不需要学习。
2. 反向过程 (Reverse Process)：从纯噪声开始，通过一个神经网络模型（通常是UNet架构）逐步去除噪声，最终生成清晰图像。这个过程是学习的核心。

计算逻辑：前向加噪与反向生成

前向过程 (Forward Process / Noising Process)

给定一张原始清晰图像 ${\mathbf{x}}_0$，前向过程通过 $T$ 个时间步逐步对其添加高斯噪声。在任意时间步 $t$，从 ${\mathbf{x}}_{t-1}$ 到 ${\mathbf{x}}_t$ 的加噪过程可以表示为：

${\mathbf{x}}_t=\sqrt{1-{\beta }_t}{\mathbf{x}}_{t-1}+\sqrt{{\beta }_t}{ϵ}_{t-1}$

其中：

• ${\beta }_t$ 是在时间步 $t$ 控制噪声大小的超参数（通常是一个预设的、随 $t$ 增大的序列，称为variance schedule）。
• ${ϵ}_{t-1}\sim \mathcal{N}(0,\mathbf{I})$ 是从标准正态分布中采样的高斯噪声。

通过一个巧妙的重参数化技巧（reparameterization trick），我们可以直接从 ${\mathbf{x}}_0$ 得到任意时刻 $t$ 的加噪图像 ${\mathbf{x}}_t$：

${\mathbf{x}}_t=\sqrt{{\bar{\alpha }}_t}{\mathbf{x}}_0+\sqrt{1-{\bar{\alpha }}_t}ϵ$

其中 ${\alpha }_t=1-{\beta }_t$，且 ${\bar{\alpha }}_t={\prod }_{i=1}^t{\alpha }_i$。$ϵ\sim \mathcal{N}(0,\mathbf{I})$ 是新采样的噪声。这个公式非常重要，因为它使得我们可以在训练时随机采样一个时间步 $t$，直接得到对应的加噪图像 ${\mathbf{x}}_t$，而无需从头迭代 $t$ 次。

反向过程 (Reverse Process / Denoising Process)

反向过程的目标是学习从 ${\mathbf{x}}_T$（近似纯噪声）逐步恢复到 x 0