29
Mar
Transformer升级之路：17、多模态编码位置的简单思考
By 苏剑林 | 2024-03-29 | 13165位读者 | 引用在这个系列的第二篇文章《Transformer升级之路：2、博采众长的旋转式位置编码》中，笔者提出了旋转位置编码（RoPE）——通过绝对位置的形式实现相对位置编码的方案。一开始RoPE是针对一维序列如文本、音频等设计的（RoPE-1D），后来在《Transformer升级之路：4、二维位置的旋转式位置编码》中我们将它推广到了二维序列（RoPE-2D），这适用于图像的ViT。然而，不管是RoPE-1D还是RoPE-2D，它们的共同特点都是单一模态，即纯文本或者纯图像输入场景，那么对于多模态如图文混合输入场景，RoPE该做如何调整呢？
笔者搜了一下，发现鲜有工作讨论这个问题，主流的做法似乎都是直接展平所有输入，然后当作一维输入来应用RoPE-1D，因此连RoPE-2D都很少见。且不说这种做法会不会成为图像分辨率进一步提高时的效果瓶颈，它终究是显得不够优雅。所以，接下来我们试图探寻两者的一个自然结合。
旋转位置
RoPE名称中的“旋转”一词，来源于旋转矩阵$\boldsymbol{\mathcal{R}}_n=\begin{pmatrix}\cos n\theta & -\sin n\theta\\ \sin n\theta & \cos n\theta\end{pmatrix}$，它满足
\begin{equation}\boldsymbol{\mathcal{R}}_m^{\top}\boldsymbol{\mathcal{R}}_n=\boldsymbol{\mathcal{R}}_{n-m}\end{equation}
17
Apr
生成扩散模型漫谈（二十三）：信噪比与大图生成（下）
By 苏剑林 | 2024-04-17 | 5651位读者 | 引用上一篇文章《生成扩散模型漫谈（二十二）：信噪比与大图生成（上）》中，我们介绍了通过对齐低分辨率的信噪比来改进noise schedule，从而改善直接在像素空间训练的高分辨率图像生成（大图生成）的扩散模型效果。而这篇文章的主角同样是信噪比和大图生成，但做到了更加让人惊叹的事情——直接将训练好低分辨率图像的扩散模型用于高分辨率图像生成，不用额外的训练，并且效果和推理成本都媲美直接训练的大图模型！
这个工作出自最近的论文《Upsample Guidance: Scale Up Diffusion Models without Training》，它巧妙地将低分辨率模型上采样作为引导信号，并结合了CNN对纹理细节的平移不变性，成功实现了免训练高分辨率图像生成。
思想探讨
我们知道，扩散模型的训练目标是去噪（Denoise，也是DDPM的第一个D）。按我们的直觉，去噪这个任务应该是分辨率无关的，换句话说，理想情况下低分辨率图像训练的去噪模型应该也能用于高分辨率图像去噪，从而低分辨率的扩散模型应该也能直接用于高分辨率图像生成。
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