4090札记本0.37秒直出大片！英伟达联手MIT清华祭出Sana架构

裁剪：桃子 好困

【新智元导读】一台4090札记本，秒生1K质料高清图。英伟达集合MIT清华团队提议的Sana架构，获利于中枢架构立异，具备了惊东谈主的图像生成速率，并且最高能竣事4k分离率。

一台16GB的4090札记本，仅需0.37秒，凯旋吐出1024×1024像素图片。

如斯神速AI生图用具，竟是出自英伟达MIT清华全华东谈主团队之笔！

正如其名字相同，Sana能以惊东谈主速率合成高分离率、高质料，且具有强文本-图像对其才能的模子。

并且，它还能高效生成高达4096×4096像素的图像。

状貌主页：https://nvlabs.github.io/Sana/

论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.10629

Sana的中枢谋略包含了以下几个身分：

深度压缩自编码器（AE）：传统自编码器只可将图像压缩8倍，全新AE可将图像压缩32倍，灵验减少了潜在token的数目。线性DiT（Diffusion Transformer）：用「线性在意力」替换了DiT中通盘的平素在意力，在高分离率下愈加高效，且不会废弃质料。基于仅解码器模子的文本编码器：用当代的仅解码器SLM替换T5行动文本编码器，并谋略了复杂的东谈主类指示，通过转折体裁习来增强图像-文本对王人。高效的覆按和采样：提议Flow-DPM-Solver来减少采样法子，并通过高效的标题标注和聘用来加快拘谨。

基于以上的算法立异，相较于跳跃扩散模子Flux-12B，Sana-0.6B不仅参数小12倍，迫切的是微辞量飙升100倍。

以后，低老本的执行创作，Sana才号称这一限制的王者。

服从一览

一只赛博猫，和一个带有「SANA」字样的霓虹灯牌。

一位站在山顶上的巫师，在夜空中发挥魔法，酿成了由彩色能量构成的「NV」字样。

在东谈主物的生成方面，Sana对小女孩面部的描述不错说利弊常地考究了。

底下来看个更复杂的：

一艘海盗船被困在世界漩涡星云中，通过模拟世界海滩漩涡的殊效引擎渲染，呈现出令东谈主钦慕的立体光效。场景中填塞着壮丽的环境光和光浑浊，营造出电影般的氛围。整幅作品袭取新艺术立场，由艺术家SenseiJaye创作的插画艺术，充满考究细节。

以致，像底下这种超等复杂的领导，Sana也能get到其中的关节信息，并生成相应的元素和立场。

Prompt：a stunning and luxurious bedroom carved into a rocky mountainside seamlessly blending nature with modern design with a plush earth-toned bed textured stone walls circular fireplace massive uniquely shaped window framing snow-capped mountains dense forests, tranquil mountain retreat offering breathtaking views of alpine landscape wooden floors soft rugs rustic sophisticated charm, cozy tranquil peaceful relaxing perfect escape unwind connect with nature, soothing intimate elegance modern design raw beauty of nature harmonious blend captivating view enchanting inviting space, soft ambient lighting warm hues indirect lighting natural daylight balanced inviting glow

趁机，团队还给经典梗图，生成了一个卡通版变体（右）。

谋略细节

Sana的中枢组件，已在开端简要给出先容。接下来，将更进一步张开它们竣事的细节。

模子架构的细节，如下表所示。

- 深度压缩自编码器

商讨东谈主员引入的全新自编码器（AE），大幅将缩放因子莳植至32倍。

往常，主流的AE将图像的长度和宽度，只可压缩8倍（AE-F8）。

与AE-F8比较，AE-F32输出的潜在token数目减少了16倍，这关于高效覆按和生成超高分离率图像（如4K分离率）至关迫切。

- 高效线性DiT（Diffusion Transformer）

原始DiT的沉稳意力计较复杂度为O(N²)，在解决高分离率图像时呈二次增长。

线性DiT在此替换了传统的二次在意力机制，将计较复杂度从O(N²)诽谤到O(N)。

与此同期，商讨东谈主员还提议了Mix-FFN，不错在多层感知器（MLP）中使用3×3深度卷积，增强了token的局部信息。

实验截至露馅，线性在意力达到了与传统在意力相配的截至，在4K图像生成方面将延长裁减了1.7倍。

此外，Mix-FFN无需位置编码（NoPE）就能保合手生成质料，成为首个不使用位置镶嵌的DiT。

- 基于仅解码器「小言语模子」的文本编码器

这里，商讨东谈主员使用了Gemma（仅解码器LLM）行动文本编码器，以增强对领导词的和会和推理才能。

尽管T2I生成模子多年来取得了权贵进展，但大多量现存模子仍依赖CLIP或T5进行文本编码，这些模子经常枯竭雄壮的文本和会和指示陪同才能。

与CLIP或T5不同，Gemma提供了更优的文本和会和指示陪同才能，由此解覆按了不瓦解的问题。

他们还谋略了复杂东谈主类指示（CHI），来行使Gemma雄壮指示陪同、转折体裁习和推理才能，改善了图像-文本对王人。

在速率附进的情况下，Gemma-2B模子比T5-large性能更好，与更大更慢的T5-XXL性能相配。

- 高效覆按和推理战略

另外，商讨东谈主员还提议了一套自动标注和覆按战略，以莳植文本和图像之间的一致性。

当先，关于每张图像，行使多个视觉言语模子（VLM）生成重新描述。尽管这些VLM的才能各不相通，但它们的互补上风莳植了描述的种种性。

此外，他们还提议了一种基于clipscore的覆按战略，凭证概率动态聘用与图像对应的多个描述中具有高clip分数的描述。

实验标明，这种措施改善了覆按拘谨和文本-图像对王人才能。

此外，与粗豪使用的Flow-Euler-Solver比较，团队提议的Flow-DPM-Solver将推理采样法子从28-50步权贵减少到14-20步，同期还能赢得更优的截至。

举座性能

如下表1中，将Sana与面前开始进的文本生成图像扩散模子进行了比较。

关于512×512分离率：- Sana-0.6的微辞量比具有相似模子大小的PixArt-Σ快5倍- 在FID、Clip Score、GenEval和DPG-Bench等方面，Sana-0.6权贵优于PixArt-Σ

关于1024×1024分离率：- Sana比大多量参数目少于3B的模子性能强得多- 在推理延长方面推崇尤为出色

与开始进的大型模子FLUX-dev的比较：- 在DPG-Bench上，准确率相配- 在GenEval上，性能略低- 但是，Sana-0.6B的微辞量快39倍，Sana-1.6B快23倍

Sana-0.6微辞量，要比面前开始进4096x4096图像生成措施Flux，快100倍。

而在1024×1024分离率下，Sana的微辞量要快40倍。

如下是，Sana-1.6B与其他模子可视化性能比较。很彰着，Sana模子生成速率更快，质料更高。

终局诞生部署

为了增强边际部署，商讨东谈主员使用8位整数对模子进行量化。

并且，他们还在CUDA C++中竣事了W8A8 GEMM内核，并袭取内核交融时间来减少无谓要的激活加载和存储带来的支出，从而莳植举座性能。

如下表5所示，商讨东谈主员在破费级4090上部署优化前后模子的截至比较。

在生成1024x1024图像方面，优化后模子竣事了2.4倍加快，仅用0.37秒就生成了同等高质料图像。

作家先容

Enze Xie（谢恩泽）

共归拢作Enze Xie是NVIDIA Research的高等商讨科学家，从属于由麻省理工学院的Song Han教导领导的高效AI团队。此前，曾在华为诺亚方舟实验室（香港）AI表面实验室担任高等商讨员和生成式AI商讨阁下。

他于2022年在香港大学计较机科学系赢得博士学位，导师是Ping Luo教导，集合导师是Wenping Wang教导。并于一又友Wenhai Wang密切协作。

在攻读博士学习时分，他与阿德莱德大学的Chunhua Shen教导、加州理工学院的Anima Anandkumar教导以及多伦多大学的Sanja Fidler教导同事。同期，还与Facebook和NVIDIA等业界的多位商讨东谈主员进行了协作。

他的商讨认识是高效的AIGC/LLM/VLM，并在实例级检测和自监督/半监督/弱监督学习限制作念了一些责任——诱骗了多个CV限制颠倒著名的算法，以及一个2000多星的自监督学习框架OpenSelfSup（现名为mmselfsup）。

- PolarMask（CVPR 2020十大影响力论文名循序十）

- PVT（ICCV 2021十大影响力论文名循序二）

- SegFormer（NeurIPS 2021十大影响力论文名循序三）

- BEVFormer（ECCV 2022十大影响力论文名循序六）

Junsong Chen

共归拢作Junsong Chen是NVIDIA Research的商讨实习生，由Enze Xie博士和Song Han教导领导。同期，他亦然大连理工大学IIAU实验室的博士生，导师是Huchuan Lu教导。

他的商讨限制是生成式AI和机器学习的交叉，稀奇是深度学习偏激应用的算法与系统协合谋略。

此前，他曾在香港大学担任商讨助理，由Ping Luo教导的领导。

Song Han（韩松）

Song Han是MIT电气工程与计较机科学系的副教导。此前，他在斯坦福大学赢得博士学位。

他提议了包括剪枝和量化在内粗豪用于高效AI计较的「深度压缩」时间，以及初度将权重疏淡性引入当代AI芯片的「高效推理引擎」——ISCA 50年历史上援用次数最多的前五篇论文之一。

他始创了TinyML商讨，将深度学习引入物联网诞生，竣事边际学习。

他的团队在硬件感知神经架构搜索方面的责任使用户粗略谋略、优化、减弱和部署 AI 模子到资源受限的硬件诞生，在多个AI顶会的低功耗计较机视觉比赛中赢得第又名。

最近，团队在大言语模子量化/加快（SmoothQuant、AWQ、StreamingLLM）方面的责任，灵验莳植了LLM推理的服从，并被NVIDIA TensorRT-LLM袭取。

Song Han凭借着在「深度压缩」方面的孝顺赢得了ICLR和FPGA的最好论文奖，并被MIT Technology Review评比为「35岁以下科技立异35东谈主」。与此同期，他在「加快机器学习的高效算法和硬件」方面的商讨，则赢得了NSF CAREER奖、IEEE「AIs 10 to Watch: The Future of AI」奖和斯隆商讨奖学金。

他是DeePhi（被AMD收购）的集合首创东谈主，亦然OmniML（被NVIDIA收购）的集合首创东谈主。

参考贵府：

https://nvlabs.github.io/Sana/

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