Make U-Nets Great Again！北大&华为提出扩散架构U-DiT，六分之一算力即可超越DiT
Sora 的发布让广大研究者及开发者深刻认识到基于 Transformer 架构扩散模型的巨大潜力。作为这一类的代表性工作，DiT 模型抛弃了传统的 U-Net 扩散架构，转而使用直筒型去噪模型。
鉴于直筒型 DiT 在隐空间生成任务上效果出众，后续的一些工作如 PixArt、SD3 等等也都不约而同地使用了直筒型架构。
然而令人感到不解的是，U-Net 结构是之前最常用的扩散架构，在图像空间和隐空间的生成效果均表现不俗；可以说 U-Net 的 inductive bias 在扩散任务上已被广泛证实是有效的。因此，北大和华为的研究者们产生了一个疑问：能否重新拾起 U-Net，将 U-Net 架构和 Transformer 有机结合，使扩散模型效果更上一层楼？带着这个问题，他们提出了基于 U-Net 的 DiT 架构 U-DiT。
论文标题：U-DiTs: Downsample Tokens in U-Shaped Diffusion Transformers
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.02730
GitHub 地址：https://github.com/YuchuanTian/U-DiT
从一个小实验谈开去
首先，研究者开展了一个小实验，在实验中尝试着将 U-Net 和 DiT 模块简单结合。然而，在相似的算力比较下，U-Net 的 DiT（DiT-UNet）仅仅比原始的 DiT 有略微的提升。
根据先前的工作，在扩散中 U-Net 的主干结构特征图主要为低频信号。由于全局自注意力运算机制需要消耗大量算力，在 U-Net 的主干自注意力架构中可能存在冗余。这时作者注意到，简单的下采样可以自然地滤除噪声较多的高频，强调信息充沛的低频。既然如此，是否可以通过下采样来消除对特征图自注意力中的冗余？
Token 下采样后的自注意力
由此，作者提出了下采样自注意力机制。在自注意力之前，首先需将特征图进行 2 倍下采样。为避免重要信息的损失，生成了四个维度完全相同的下采样图，以确保下采样前后的特征总维度相同。随后，在四个特征图上使用共用的 QKV 映射，并分别独立进行自注意力运算。最后，将四个 2 倍下采样的特征图重新融为一个完整特征图。和传统的全局自注意力相比，下采样自注意力可以使得自注意力所需算力降低 3/4。
令人惊讶的是，尽管加入下采样操作之后能够显著模型降低所需算力，但是却反而能获得比原来更好的效果。
U-DiT：全面超越 DiT
根据此发现，作者提出了基于下采样自注意力机制的 U 型扩散模型 U-DiT。对标 DiT 系列模型的算力，作者提出了三个 U-DiT 模型版本（S/B/L）。在完全相同的训练超参设定下，U-DiT 在 ImageNet 生成任务上取得了令人惊讶的生成效果。其中，U-DiT-L 在 400K 训练迭代下的表现…
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