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Lumina-T2X
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Lumina-T2X
Lumina-Next：通过 Next-DiT 使 Lumina-T2X 更强大更快速，来自 Alpha-VLLM、OpenGVLab、上海人工智能实验室。
论文摘要如下
Lumina-T2X 是一个新兴的基于流的大型扩散 Transformer (Flag-DiT) 系列，它建立了一个统一的框架，用于将噪声转换为各种模态，例如图像和视频，并以文本指令为条件。尽管 Lumina-T2X 具有良好的前景，但仍面临训练不稳定、推理缓慢和外推伪影等挑战。在本文中，我们介绍了 Lumina-Next，Lumina-T2X 的改进版本，展示了更强的生成性能以及更高的训练和推理效率。我们首先全面分析了 Flag-DiT 架构，并识别出几个次优组件，我们通过引入带有 3D RoPE 和夹层归一化的 Next-DiT 架构来解决这些问题。为了实现更好的分辨率外推，我们彻底比较了应用于文本到图像生成的不同上下文外推方法与 3D RoPE，并提出了专为扩散 Transformer 定制的频率和时间感知缩放 RoPE。此外，我们引入了 sigmoid 时间离散化调度以减少求解 Flow ODE 中的采样步骤，并引入了上下文丢弃方法以合并冗余视觉 token 以加快网络评估，从而有效地提高了整体采样速度。得益于这些改进，Lumina-Next 不仅提高了基本文本到图像生成的质量和效率，还展示了卓越的分辨率外推能力和使用基于解码器的 LLM 作为文本编码器的多语言生成能力，所有这些都是以零样本方式实现的。为了进一步验证 Lumina-Next 作为一个通用的生成框架，我们在包括视觉识别、多视图、音频、音乐和点云生成在内的各种任务上实例化它，展示了在这些领域中的强大性能。通过在 https://github.com/Alpha-VLLM/Lumina-T2X 上发布所有代码和模型权重，我们的目标是推进能够进行通用建模的下一代生成式 AI 的发展。
亮点：Lumina-Next 是下一代扩散 Transformer，通过引入 Next-DiT 架构、3D RoPE 以及频率和时间感知 RoPE 等改进，显著增强了文本到图像生成、多语言生成和多任务性能。
Lumina-Next 具有以下组件
- 它通过更少和更快的步骤提高了采样效率。
- 它使用 Next-DiT 作为 Transformer 主干，具有 Sandwichnorm 3D RoPE 和分组查询注意力。
- 它使用频率和时间感知缩放 RoPE。
Lumina-T2X：通过基于流的大型扩散 Transformer 将文本转换为任何模态、分辨率和持续时间，来自 Alpha-VLLM、OpenGVLab、上海人工智能实验室。
论文摘要如下
Sora 揭示了扩展扩散 Transformer 在任意分辨率、宽高比和持续时间生成照片级真实图像和视频的潜力，但它仍然缺乏足够的实现细节。在本技术报告中，我们介绍了 Lumina-T2X 系列 - 一系列配备零初始化注意力的基于流的大型扩散 Transformer (Flag-DiT)，作为一个统一的框架，旨在将噪声转换为图像、视频、多视图 3D 对象和音频片段，并以文本指令为条件。通过 token 化潜在的空间-时间空间并结合可学习的占位符（例如 [nextline] 和 [nextframe] token），Lumina-T2X 无缝地统一了跨各种空间-时间分辨率的不同模态的表示。这种统一的方法使得可以在单个框架内针对不同的模态进行训练，并允许在推理期间灵活生成任何分辨率、宽高比和长度的多模态数据。RoPE、RMSNorm 和流匹配等先进技术增强了 Flag-DiT 的稳定性、灵活性和可扩展性，使 Lumina-T2X 的模型能够扩展到 70 亿参数，并将上下文窗口扩展到 128K 个 token。这对于使用我们的 Lumina-T2I 模型创建超高清图像和使用我们的 Lumina-T2V 模型创建 720p 长视频特别有益。值得注意的是，由 50 亿参数 Flag-DiT 驱动的 Lumina-T2I 仅需要 6 亿参数的朴素 DiT 训练计算成本的 35%。我们进一步的综合分析强调了 Lumina-T2X 在分辨率外推、高分辨率编辑、生成一致的 3D 视图以及合成具有无缝过渡的视频方面的初步能力。我们期望 Lumina-T2X 的开源将进一步促进生成式 AI 社区的创造力、透明度和多样性。
您可以在 Alpha-VLLM 找到原始代码库，并在 Alpha-VLLM Lumina Family 找到所有可用的检查点。
亮点：Lumina-T2X 支持任何模态、分辨率和持续时间。
Lumina-T2X 具有以下组件
- 它使用基于流的大型扩散 Transformer 作为主干
- 它支持使用一个主干和相应的编码器、解码器来处理不同的任何模态。
此 pipeline 由 PommesPeter 贡献。原始代码库可以在 此处 找到。原始权重可以在 hf.co/Alpha-VLLM 下找到。
请务必查看调度器指南，了解如何探索调度器速度和质量之间的权衡，并查看跨 pipelines 重用组件部分，了解如何有效地将相同的组件加载到多个 pipelines 中。
推理（文本到图像）
使用 torch.compile 来减少推理延迟。
首先，加载 pipeline
from diffusers import LuminaText2ImgPipeline
import torch
pipeline = LuminaText2ImgPipeline.from_pretrained(
"Alpha-VLLM/Lumina-Next-SFT-diffusers", torch_dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")然后将 pipelines 的 transformer 和 vae 组件的内存布局更改为 torch.channels-last
pipeline.transformer.to(memory_format=torch.channels_last) pipeline.vae.to(memory_format=torch.channels_last)
最后，编译组件并运行推理
pipeline.transformer = torch.compile(pipeline.transformer, mode="max-autotune", fullgraph=True)
pipeline.vae.decode = torch.compile(pipeline.vae.decode, mode="max-autotune", fullgraph=True)
image = pipeline(prompt="Upper body of a young woman in a Victorian-era outfit with brass goggles and leather straps. Background shows an industrial revolution cityscape with smoky skies and tall, metal structures").images[0]LuminaText2ImgPipeline
class diffusers.LuminaText2ImgPipeline
< 源码 >( transformer: LuminaNextDiT2DModel scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler vae: AutoencoderKL text_encoder: AutoModel tokenizer: AutoTokenizer )
Parameters
- vae (AutoencoderKL) — 变分自编码器 (VAE) 模型，用于将图像编码和解码为潜在表示。
- text_encoder (
AutoModel) — 冻结的文本编码器。Lumina-T2I 使用 T5，特别是 t5-v1_1-xxl 变体。 - tokenizer (
AutoModel) — AutoModel 类的分词器。 - transformer (Transformer2DModel) — 一个文本条件
Transformer2DModel，用于对编码的图像潜在空间进行去噪。 - scheduler (SchedulerMixin) — 一个调度器，与
transformer结合使用，以对编码的图像潜在空间进行去噪。
Pipeline for text-to-image generation using Lumina-T2I.
This model inherits from DiffusionPipeline. Check the superclass documentation for the generic methods the library implements for all the pipelines (such as downloading or saving, running on a particular device, etc.)
__call__
< 源码 >( prompt: typing.Union[str, typing.List[str]] = None width: typing.Optional[int] = None height: typing.Optional[int] = None num_inference_steps: int = 30 guidance_scale: float = 4.0 negative_prompt: typing.Union[str, typing.List[str]] = None sigmas: typing.List[float] = None num_images_per_prompt: typing.Optional[int] = 1 generator: typing.Union[torch._C.Generator, typing.List[torch._C.Generator], NoneType] = None latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None output_type: typing.Optional[str] = 'pil' return_dict: bool = True clean_caption: bool = True max_sequence_length: int = 256 scaling_watershed: typing.Optional[float] = 1.0 proportional_attn: typing.Optional[bool] = True ) → ImagePipelineOutput or tuple
Parameters
- prompt (
str或List[str], 可选) — 用于引导图像生成的提示或提示列表。如果未定义，则必须传递prompt_embeds代替。 - negative_prompt (
str或List[str], 可选) — 不用于引导图像生成的提示或提示列表。如果未定义，则必须传递negative_prompt_embeds代替。当不使用 guidance 时忽略（即，如果guidance_scale小于1则忽略）。 - num_inference_steps (
int, 可选, 默认为 30) — 去噪步骤的数量。更多的去噪步骤通常会以较慢的推理速度为代价，产生更高质量的图像。 - sigmas (
List[float], 可选) — 用于去噪过程的自定义 sigmas，适用于在其set_timesteps方法中支持sigmas参数的调度器。如果未定义，则将使用传递num_inference_steps时的默认行为。 - guidance_scale (
float, 可选, 默认为 4.0) — Guidance scale，如 Classifier-Free Diffusion Guidance 中定义。guidance_scale定义为 Imagen Paper 的等式 2 中的w。通过设置guidance_scale > 1启用 Guidance scale。较高的 guidance scale 鼓励生成与文本prompt紧密相关的图像，但通常以较低的图像质量为代价。 - num_images_per_prompt (
int, 可选, 默认为 1) — 每个 prompt 生成的图像数量。 - height (
int, 可选, 默认为self.unet.config.sample_size) — 生成图像的高度，以像素为单位。 - width (
int, 可选, 默认为self.unet.config.sample_size) — 生成图像的宽度，以像素为单位。 - eta (
float, 可选, 默认为 0.0) — 对应于 DDIM 论文中的参数 eta (η)：https://arxiv.org/abs/2010.02502。仅适用于 schedulers.DDIMScheduler，对于其他调度器将被忽略。 - generator (
torch.Generator或List[torch.Generator], 可选) — 用于使生成具有确定性的一个或一组 torch 生成器。 - latents (
torch.Tensor, 可选) — 预生成的噪声潜在空间，从高斯分布中采样，用作图像生成的输入。可用于使用不同的 prompt 微调相同的生成。如果未提供，将通过使用提供的随机generator进行采样来生成潜在空间张量。 - prompt_embeds (
torch.Tensor, 可选) — 预生成的文本嵌入。可用于轻松调整文本输入，例如 prompt 加权。如果未提供，将从prompt输入参数生成文本嵌入。 - prompt_attention_mask (
torch.Tensor, 可选) — 文本嵌入的预生成注意力掩码。 - negative_prompt_embeds (
torch.Tensor, 可选) — 预生成的负文本嵌入。对于 Lumina-T2I，此负面提示应为""。如果未提供，将从negative_prompt输入参数生成 negative_prompt_embeds。 - negative_prompt_attention_mask (
torch.Tensor, 可选) — 负文本嵌入的预生成注意力掩码。 - output_type (
str, 可选, 默认为"pil") — 生成图像的输出格式。在 PIL:PIL.Image.Image或np.array之间选择。 - return_dict (
bool, 可选, 默认为True) — 是否返回~pipelines.stable_diffusion.IFPipelineOutput而不是普通元组。 - clean_caption (
bool, 可选, 默认为True) — 是否在创建嵌入之前清理标题。需要安装beautifulsoup4和ftfy。如果未安装依赖项，则将从原始 prompt 创建嵌入。 - max_sequence_length (
int默认为 120) — 与 prompt 一起使用的最大序列长度。 - callback_on_step_end (
Callable, optional) — 一个函数，它在推理过程的每个去噪步骤结束时被调用。该函数被调用时会传入以下参数：callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)。callback_kwargs将包含一个张量列表，该列表由callback_on_step_end_tensor_inputs指定。 - callback_on_step_end_tensor_inputs (
List, optional) —callback_on_step_end函数的张量输入列表。列表中指定的张量将作为callback_kwargs参数传递。您将只能包含管道类的._callback_tensor_inputs属性中列出的变量。
返回
ImagePipelineOutput 或 tuple
如果 return_dict 为 True，则返回 ImagePipelineOutput，否则返回 tuple，其中第一个元素是包含生成图像的列表
调用管道进行生成时调用的函数。
示例
>>> import torch
>>> from diffusers import LuminaText2ImgPipeline
>>> pipe = LuminaText2ImgPipeline.from_pretrained(
... "Alpha-VLLM/Lumina-Next-SFT-diffusers", torch_dtype=torch.bfloat16
... )
>>> # Enable memory optimizations.
>>> pipe.enable_model_cpu_offload()
>>> prompt = "Upper body of a young woman in a Victorian-era outfit with brass goggles and leather straps. Background shows an industrial revolution cityscape with smoky skies and tall, metal structures"
>>> image = pipe(prompt).images[0]encode_prompt
< source >( prompt: typing.Union[str, typing.List[str]] do_classifier_free_guidance: bool = True negative_prompt: typing.Union[str, typing.List[str]] = None num_images_per_prompt: int = 1 device: typing.Optional[torch.device] = None prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None clean_caption: bool = False **kwargs )
Parameters
- prompt (
str或List[str], 可选) — 要编码的提示词 - negative_prompt (
str或List[str], 可选) — 不用于引导图像生成的提示词。如果未定义，则必须传递negative_prompt_embeds。当不使用引导时（即，如果guidance_scale小于1时）将被忽略。 对于 Lumina-T2I，这应该为 ""。 - do_classifier_free_guidance (
bool, 可选, 默认为True) — 是否使用无分类器引导 - num_images_per_prompt (
int, 可选, 默认为 1) — 每个提示词应生成的图像数量 - device — (
torch.device, 可选): 用于放置结果嵌入的 torch 设备 - prompt_embeds (
torch.Tensor, 可选) — 预生成的文本嵌入。 可用于轻松调整文本输入，例如 提示词权重。 如果未提供，则将从prompt输入参数生成文本嵌入。 - negative_prompt_embeds (
torch.Tensor, 可选) — 预生成的负面文本嵌入。对于 Lumina-T2I，它应该是 "" 字符串的嵌入。 - clean_caption (
bool, 默认为False) — 如果为True，该函数将在编码之前预处理和清理提供的标题。 - max_sequence_length (
int, 默认为 256) — 用于提示词的最大序列长度。
将提示词编码为文本编码器隐藏状态。