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Lumina-T2X
Lumina-T2X
来自 Alpha-VLLM、OpenGVLab 和上海人工智能实验室的 Lumina-Next：使用 Next-DiT 让 Lumina-T2X 更强大、更快速。
该论文的摘要如下：
Lumina-T2X 是一个新兴的基于 Flow 的大型扩散 Transformer（Flag-DiT）家族，它建立了一个统一框架，用于根据文本指令将噪声转换为图像和视频等多种模态。尽管其能力颇具潜力，但 Lumina-T2X 仍面临训练不稳定、推理速度慢以及外推伪影等挑战。在本文中，我们提出了 Lumina-Next，即 Lumina-T2X 的改进版本，展示了更强的生成性能，并提升了训练和推理效率。我们首先对 Flag-DiT 架构进行了全面分析，识别出若干次优组件，并通过引入配备 3D RoPE 和三明治归一化的 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配备 3D RoPE 的文本到图像生成的不同上下文外推方法，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 所需的采样步数，并提出了 Context Drop 方法来合并冗余的视觉 token 以加快网络评估，从而有效提升了整体采样速度。得益于这些改进，Lumina-Next 不仅提升了基础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，以及使用基于解码器的 LLM 作为文本编码器进行的多语言生成能力，且均以零样本方式实现。为了进一步验证 Lumina-Next 作为一个通用生成框架的能力，我们在多种任务上其实例化，包括视觉识别、多视角、音频、音乐和点云生成，并在这些领域展示了强劲的性能。通过发布所有代码和模型权重于 https://github.com/Alpha-VLLM/Lumina-T2X，我们旨在推动能够进行通用建模的下一代生成式 AI 的发展。
亮点：Lumina-Next 是一款下一代 Diffusion Transformer，通过引入 Next-DiT 架构、3D RoPE 以及频率和时间感知的 RoPE 等改进，显著提升了文本到图像生成、多语言生成和多任务性能。
Lumina-Next 包含以下组件：
- 它通过减少步数并加快每步速度来提升采样效率。
- 它使用 Next-DiT 作为 Transformer 骨干网络，并采用 Sandwichnorm 3D RoPE 和 Grouped-Query Attention。
- 它使用了频率和时间感知的缩放 RoPE。
来自 Alpha-VLLM、OpenGVLab 和上海人工智能实验室的 Lumina-T2X：基于流的大型扩散 Transformer，将文本转换为任意模态、分辨率和时长。
该论文的摘要如下：
Sora 展示了 Diffusion Transformer 在生成任意分辨率、宽高比和时长的逼真图像和视频方面的潜力，但其实现细节仍不够充分。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 Flow 的大型 Diffusion Transformer（Flag-DiT），作为一个统一的框架，旨在根据文本指令将噪声转化为图像、视频、多视角 3D 对象和音频片段。通过对潜在时空空间进行分词，并引入诸如 [nextline] 和 [nextframe] 等可学习占位符，Lumina-T2X 无缝统一了不同模态在各种时空分辨率下的表示。这种统一方法使得可以在单一框架内针对不同模态进行训练，并允许在推理时以任意分辨率、宽高比和长度灵活生成多模态数据。RoPE、RMSNorm 和 flow matching 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 的模型能够扩展至 70 亿参数，并将上下文窗口扩展至 128K 个 token。这对于使用我们的 Lumina-T2I 模型创建超高清图像以及使用我们的 Lumina-T2V 模型生成长达 720p 的视频尤为有益。值得注意的是，由 50 亿参数 Flag-DiT 驱动的 Lumina-T2I，其训练计算成本仅为 6 亿参数朴素 DiT 的 35%。我们进一步的全面分析强调了 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，在 Alpha-VLLM Lumina Family 找到所有可用的检查点。
亮点：Lumina-T2X 支持任意模态、分辨率和时长。
Lumina-T2X 包含以下组件：
- 它使用基于 Flow 的大型扩散 Transformer 作为骨干网络
- 它支持使用一个骨干网络及相应的编码器、解码器来处理不同的任意模态。
此流水线由 PommesPeter 贡献。原始代码库可在此处找到。原始权重可在 hf.co/Alpha-VLLM 下找到。
请务必参阅 调度器指南，了解如何探索调度器速度与质量之间的权衡，并查看 跨流水线复用组件 部分，了解如何高效地将相同组件加载到多个流水线中。
推理（文本到图像）
使用 torch.compile 来降低推理延迟。
首先，加载 pipeline：
from diffusers import LuminaPipeline
import torch
pipeline = LuminaPipeline.from_pretrained(
"Alpha-VLLM/Lumina-Next-SFT-diffusers", dtype=torch.bfloat16
).to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"然后，将流水线中 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]量化
量化通过以较低精度的数据类型存储模型权重，有助于降低超大模型的内存需求。不过，量化对视频质量的影响会因视频模型的不同而有所差异。
请参阅 量化 概述，以了解支持的量化后端以及如何选择支持您使用场景的量化后端。下面的示例演示了如何使用 bitsandbytes 加载用于推理的量化 LuminaPipeline。
import torch
from diffusers import BitsAndBytesConfig as DiffusersBitsAndBytesConfig, Transformer2DModel, LuminaPipeline
from transformers import BitsAndBytesConfig as BitsAndBytesConfig, T5EncoderModel
quant_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)
text_encoder_8bit = T5EncoderModel.from_pretrained(
"Alpha-VLLM/Lumina-Next-SFT-diffusers",
subfolder="text_encoder",
quantization_config=quant_config,
dtype=torch.float16,
)
quant_config = DiffusersBitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)
transformer_8bit = Transformer2DModel.from_pretrained(
"Alpha-VLLM/Lumina-Next-SFT-diffusers",
subfolder="transformer",
quantization_config=quant_config,
dtype=torch.float16,
)
pipeline = LuminaPipeline.from_pretrained(
"Alpha-VLLM/Lumina-Next-SFT-diffusers",
text_encoder=text_encoder_8bit,
transformer=transformer_8bit,
dtype=torch.float16,
device_map="balanced",
)
prompt = "a tiny astronaut hatching from an egg on the moon"
image = pipeline(prompt).images[0]
image.save("lumina.png")LuminaPipeline
class diffusers.LuminaPipeline
< source >( transformer: LuminaNextDiT2DModelscheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLtext_encoder: GemmaPreTrainedModeltokenizer: GemmaTokenizer )
参数
- vae (AutoencoderKL) — 变分自编码器（VAE）模型，用于将图像编码为潜在表示，以及从潜在表示解码回图像。
- text_encoder (
GemmaPreTrainedModel) — 冻结的 Gemma 文本编码器。 - tokenizer（
GemmaTokenizer或GemmaTokenizerFast）—— Gemma 分词器。 - transformer (Transformer2DModel) —
一个以文本为条件的
Transformer2DModel，用于对编码后的图像潜变量进行去噪。 - scheduler (SchedulerMixin) —
用于与
transformer配合，对编码后的图像潜变量进行去噪的调度器。
使用 Lumina-T2I 进行文本到图像生成的 Pipeline。
该模型继承自 DiffusionPipeline。有关该库为所有流水线实现的通用方法（例如下载或保存、在特定设备上运行等），请参阅父类文档。
__call__
< source >( prompt: str | list[str] = Nonewidth: int | None = Noneheight: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 30guidance_scale: float = 4.0negative_prompt: str | list[str] = Nonesigmas: list = Nonenum_images_per_prompt: int | None = 1generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Trueclean_caption: bool = Truemax_sequence_length: int = 256scaling_watershed: float | None = 1.0proportional_attn: bool | None = Truecallback_on_step_end: typing.Union[typing.Callable[[int, int], NoneType], diffusers.callbacks.PipelineCallback, diffusers.callbacks.MultiPipelineCallbacks, NoneType] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents'] ) → ImagePipelineOutput or tuple
参数
- prompt (
str或list[str]，可选) — 用于引导图像生成的提示词或提示词列表。如果未定义，则必须改为传入prompt_embeds。 - negative_prompt (
str或list[str]，可选) — 用于不引导图像生成的提示词。如果未定义，则必须传入negative_prompt_embeds。在未使用引导时会被忽略（即当guidance_scale小于1时忽略）。 - num_inference_steps (
int，可选，默认为 30) — 去噪步数。更多的去噪步数通常能生成更高质量的图像，但代价是推理速度变慢。 - sigmas (
list[float]，可选) — 用于在支持sigmas参数的调度器的set_timesteps方法中，为去噪过程指定自定义的 sigmas。如果未定义，则使用传入num_inference_steps时的默认行为。 - guidance_scale (
float，可选，默认为 4.0) — Classifier-Free Diffusion Guidance 中定义的引导尺度。guidance_scale定义为 Imagen Paper 中公式 2 的w。通过设置guidance_scale > 1来启用引导尺度。较高的引导尺度会促使生成与文本prompt紧密关联的图像，通常以牺牲图像质量为代价。 - num_images_per_prompt (
int，可选，默认为 1) — 每个提示词生成的图像数量。 - 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）。 - generator (
torch.Generator或list[torch.Generator]，可选) — 一个或一组 torch 生成器，用于使生成过程具有确定性。 - latents (
torch.Tensor, 可选) — 预先生成的噪声潜变量，从高斯分布中采样得到，用作图像生成的输入。可用于使用不同的提示词对同一生成过程进行微调。如果未提供，将通过使用提供的随机generator进行采样来生成一个潜变量张量。 - 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 提示词加权。如果未提供，文本嵌入将从prompt输入参数生成。 - prompt_attention_mask (
torch.Tensor，可选) — 为文本嵌入预生成的注意力掩码。 - negative_prompt_embeds (
torch.Tensor, 可选) — 预生成的负向文本嵌入。对于 Lumina-T2I，此负向提示应为 ""。如果未提供，negative_prompt_embeds 将根据negative_prompt输入参数生成。 - negative_prompt_attention_mask (
torch.Tensor, 可选) — 为负向文本嵌入预生成的注意力掩码。 - output_type (
str，可选，默认为"pil") — 生成图像的输出格式。可选值为 PIL：PIL.Image.Image或np.array。 - 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字幕。需要安装beautifulsoup4和ftfy。如果未安装这些依赖项，嵌入将直接从原始提示创建。 - max_sequence_length (
int，默认为 120) — 与prompt配合使用的最大序列长度。 - scaling_watershed (
float, 可选，默认值为 1.0) — Lumina 用于在标准注意力与扩展上下文注意力之间切换的分辨率缩放阈值。 - proportional_attn (
bool，可选，默认为 True) — 是否按比例缩放注意力机制，以用于高分辨率生成。 - callback_on_step_end (
Callable, 可选) — 一个在推理过程中每个去噪步骤结束时调用的函数。该函数以以下参数被调用：callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)。callback_kwargs将包含由callback_on_step_end_tensor_inputs指定的所有张量列表。 - callback_on_step_end_tensor_inputs (
list，可选) —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。您只能包含流水线类._callback_tensor_inputs属性中列出的变量。
返回值
ImagePipelineOutput 或 tuple
如果 return_dict 为 True，则返回 ImagePipelineOutput；否则返回一个 tuple，其中第一个元素是包含生成图像的列表
调用生成 pipeline 时调用的函数。
示例：
>>> import torch
>>> from diffusers import LuminaPipeline
>>> pipe = LuminaPipeline.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: str | list[str]do_classifier_free_guidance: bool = Truenegative_prompt: str | list[str] = Nonenum_images_per_prompt: int = 1device: typing.Optional[torch.device] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneclean_caption: bool = False**kwargs )
参数
- prompt (
str或list[str]，可选) — 要编码的提示 - negative_prompt (
str或list[str]，可选) — 用于不引导图像生成的提示词。如果未定义，则必须改为传入negative_prompt_embeds。在未使用引导时会被忽略（即当guidance_scale小于1时会被忽略）。对于 Lumina-T2I，此值应为 ""。 - do_classifier_free_guidance (
bool，可选，默认为True) — 是否使用 classifier free guidance - 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)： 用于放置生成的嵌入向量的 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 提示词加权。如果未提供，文本嵌入将从prompt输入参数生成。 - negative_prompt_embeds (
torch.Tensor, 可选) — 预生成的负向文本嵌入。对于 Lumina-T2I，它应该是空字符串 "" 的嵌入。 - clean_caption (
bool，默认为False) — 如果为True，该函数将在编码之前对提供的 caption 进行预处理和清理。 - 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的隐藏状态。