自总结文生图A9影院，迎来新王者——
新开源模子 Infinity，字节交易化技艺团队出品，越过 Diffusion Model。
值得一提的是，这其实是从前段时刻斩获NeurIPS 最好论文VAR生息而来的文生图版块。
在瞻望下一级分辨率的基础上，Infinity 用愈加细粒度的 bitwise tokenizer 建模图像空间。同期他们将词表扩展到无限大，增大了 Image tokenizer 的默示空间，大大提高了自总结文生图的上限。他们还将模子大小扩展到 20B。
适度，不仅在图像生成质地上获胜打败了 Stabel Diffusion3，在推理速率上，它十足接管了 VAR 的速率上风，2B 模子上比同尺寸 SD3 快了 3 倍，比 Flux dev 快 14 倍，8B 模子上比同尺寸的 SD3.5 快了 7 倍。
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当今模子和代码王人已开源，也提供了体验网站。
来望望具体细节。
自总结文生图新王者
在夙昔自总结模子和扩散模子的对比中，自总结模子广受诟病的问题是生成图像的画质不高，缺少高频细节。
在这一布景下，Infinity 生成的图像细节绝顶丰富，还约略生成各式长宽比图像，解掉了大众夙昔一直疑虑的 VAR 不守旧动态分辨率的问题。
具体性能上头，算作结净的翻脸自总结文生图模子，Infinity 在一众自总结设施中一鸣惊东说念主，远远向上了 HART、LlamaGen、Emu3 等设施。
与此同期，Infinity 也向上了 SDXL，Stable diffusion3 等 Diffusion 路子的 SOTA 设施。
东说念主类评测上，用户从画面举座、指示解任、好意思感三个方面关于 Infinity 生成图像和 HART、PixArt-Sigma、SD-XL、SD3-Meidum 生成图像进行了双盲对比。
其中 HART 是一个相通基于 VAR 架构，交融了 diffusion 和自总结的设施。PixArt-Sigma、SD-XL、SD3-Meidum 是 SOTA 的扩散模子。
Infinity 以接近 90% 的 beat rate 打败了 HART 模子。袒露了 Infinity 在自总结模子中的强势地位。
此外，Inifnity 以 75%、80%、65% 的 beat rate 打败了 SOTA 的扩散模子如 PixArt-Sigma、SD-XL、SD3-Meidum 等，解说了 Infinity 约略向上同尺寸的扩散模子。
那么，这背后具体是何如达成的？
Bitwise Token 自总结建模升迁了模子的高频默示
大路至简，Infinity 的中枢更正，即是提议了一个 Bitwise Token 的自总结框架——
毁掉原有的" Index-wise Token "，用 +1 或 -1 组成的细粒度的" Bitwise Token "瞻望下一级分辨率。
在这个框架下A9影院，Infinity弘扬出很强的 scaling 特色，通过握住地scaling视觉编码器（Visual Tokenizer）和 transformer，取得更好的弘扬。
在 Bitwise Token 自总结框架中，关键技艺是一个多方法的比特粒度视觉编码器（Visual Tokenizer）。
它将 H × W × 3 大小的图像编码、量化为多方法的特征：1 × 1 × d，2 × 2 × d，…，h × w × d。其中 d 是视觉编码器的维度，每一维是 +1 或 -1。词表的大小是 2d。夙昔的设施中，会连接将 d 维的特征组合成一个 Index-wise Token（索引的边界是 0~2d-1，用这个 Index-wise Token 算作标签进行多分类瞻望，系数类别是词表大小，即 2d。
Index-wise Token 存在暗昧监督的问题。如下图所示，当量化前的齐集特征发生轻飘扰动后（0.01 形成 -0.1），Index-wise Token 的标签会发生剧烈变化（9 形成 1），使得模子优化用功。
而 Bitwise Token 仅有一个比特标签发生翻转，其他比特标签仍能提供平安监督。比拟于 Index-wise Token，Bitwise Token 更容易优化。
照顾东说念主员在调换的履行开拓下对比了 Index-wise Token 和 Bitwise Token。
适度袒露，瞻望 Bitwise Token 约略让模子学到更细粒度的高频信号，生成图像的细节愈加丰富。
无限大词表扩展了 Tokenizer 默示空间
从信息论的角度来看，扩散模子收受的齐集 Visual Tokenizer 默示空间无限大，而自总结模子收受的翻脸 Visual Tokenizer 默示空间有限。
这就导致了自总结收受的 Tokenizer 关于图像的压缩过程更高，关于高频细节的收复智力差。为了升迁自总结文生图的上限，照顾东说念主员尝试扩大词表以升迁 Visual Tokenizer 的服从。
然则基于 Index-wise Token 的自总结框架绝顶不符合扩大词表。基于 Index-wise Token 的自总结模子瞻望 Token 的方式如下图左边所示，模子参数目和词表大小正联系。
当 d=32 的时候，词表大小为 232，瞻望 Index-wise Token 的 transformer 分类器需要有 2048 × 232=8.8 × 1012=8.8T 的参数目！
光一个分类器的参数目就达到了 50 个 GPT3 的参数目，这种情况下彭胀词表到无限大昭彰是不成能的。
照顾东说念主员的措置设施简便蛮横，如上图右边所示，丢掉索引，获胜瞻望比特！有了 Bitwise Token 自总结建模后，照顾东说念主员收受 d 个 +1 或 -1 的二分类器，并行地瞻望下一级分辨率 +1 或 -1 的比特标签。作念出这样的改变后，参数目一下从 8.8T 降到了 0.13M。是以说，收受 Bitwise Token 建模自总结后，词表不错无限大了。
有了无限大词表，翻脸化的 Visual Tokenizer 落伍于齐集的问题似乎莫得这样严重了：
如上表所示，当词表大小放大到后，翻脸的视觉编码器在 ImageNet 上重建的 FID 竟然向上了 Stable Diffusion 提议的齐集的 VAE。
从可视化服从来看，无限大词表（Vd=232 ) ，比拟于小词表，关于高频细节（如上图中的东说念主物眼睛、手指）重建服从有质的升迁
Model Scaling 稳步升迁服从
措置了制约生见服从天花板的视觉编码器的问题后，照顾东说念主员驱动了缩放词表和缩放模子的一系列履行。
照顾发现，关于 125M 的小模子，使用 Vd=216 的小词表，比拟于 Vd=232 的大词表，治理的更快更好。
然则跟着模子的增大，大词表的上风逐步体现出来。当模子增大到 2B 况且磨练迭代向上 50K 以后，大词表取得了更好的服从。最终 Infinity 采取 Vd=232 的大词表，洽商到 232 如故向上了 int32 的数值边界，不错合计是无限大的数，这亦然 Infinity 的定名由来。
总结来看，（无限）大词表加大模子，加上充分的磨练后，服从要显着好于小词表加大模子。
除了 scaling 词表除外，照顾东说念主员还作念了对 Infinity 模子大小的 scaling 履行。
他们在十足调换的履行设定下比较了 125M、361M、940M、2.2B、4.7B 五个不同尺寸大小的模子。
不错看到，跟着模子的增大和磨练资源的加多，考证集亏损稳步下落，考证集准确率平安升迁。另外，照顾东说念主员发现考证集 Loss 和各项测试主张存在很强的线性关系，线性相联系数高达 0.98。
下图每个九宫格对应归并个辅导词在不同模子大小、不同磨练步数的生成图像。
从上往下离别是：逐步增大模子范畴，对应 125M、1B、5B 模子生成的图像。
从左往右离别是模子磨练的步数逐步增多青年景的图像。
咱们能显着看出：Infinity 有着讲究的 scaling 特色，更大的模子、更多的磨练，约略生谚语义结构、高频细节更好的图像。
另外 Infinity 还提议了比特自我更正技艺，让视觉自总结文生图模子具有了自我更正的智力，缓解了自总结推理时的累计纰谬问题。
Infinity 还约略生成各式长宽比图像，措置了 VAR 不守旧动态分辨率的问题。
下图列出了 Infinity 和其他文生图模子对比的例子。
不错看到，Infinity 在指示解任，文本渲染、画面好意思感等方面王人具有更好的弘扬。
除了服从除外，Infinity 十足接管了 VAR 瞻望下一级分辨率的速率上风，比拟于扩散模子在推理速率上具有显赫的上风。
2B 模子生成 1024x1024 的图像用时仅为 0.8s，比拟于同尺寸的 SD3-Medium 升迁了 3 倍，比拟于 12B 的 Flux Dev 升迁了 14 倍。8B 模子比同尺寸的 SD3.5 快了 7 倍。20B 模子生成 1024x1024 的图像用时 3s，比 12B 的 Flux Dev 照旧要快快要 4 倍。
当今，在 GitHub 仓库中，Infinity 的磨练和推理代码、demo、模子权重均已上线。
Infinity 2B 和 20B 的模子王人如故灵通了网站体验，感好奇景仰好奇景仰的同学不错试一试服从。
开源地址： https://github.com/FoundationVision/Infinity
神志页面： https://foundationvision.github.io/infinity.project/
体验网站： https://opensource.bytedance.com/gmpt/t2i/inviteA9影院