AIGC专栏9——Scalable Diffusion Models with Transformers （DiT）结构解 ...

学习前言

近期Sora大火，它底层是Diffusion Transformer，本质上是利用Transformer结构代替本来的Unet进行噪声预测，好处是同一了文本生成与视频生成的结构。这练习优化和预测优化而言是个功德，由于只需要优化一种结构就够了。虽然觉得OpenAI是大力出古迹，但还是得学！

源码下载地址

https://github.com/bubbliiiing/DiT-pytorch
喜欢的可以点个star噢。
网络构建

一、什么是Diffusion Transformer (DiT)

DiT基于扩散模型，以是不免包罗不断去噪的过程，如果是图生图的话，还有不断加噪的过程，此时离不开DDPM那张老图，如下：

DiT相比于DDPM，利用了更快的采样器，也利用了更大的分辨率，与Stable Diffusion一样利用了隐空间的扩散，但大概更偏研究性质一些，没有利用非常大的数据集进行预练习，只利用了imagenet进行预练习。
与Stable Diffusion不同的是，DiT的网络结构完全由Transformer组成，没有Unet中大量的上下采样，结构更为简单清晰。
本文主要是解析一下整个DiT模型的结构组成，并简单一次扩散，多次扩散的流程。本文代码来自于Diffusers，Diffusers代码较为简单清晰，是一个非常好的仓库，学习起来也比较快。
二、DiT的组成

DiT由三大部分组成。
1、Sampler采样器。
2、Variational Autoencoder (VAE) 变分自编码器。
3、UNet 主网络，噪声预测器。
每一部分都很重要，由于DiT的官方版本并没有在 大规模文本图片 的 数据集上练习，只利用了imagenet进行预练习。以是它并没有文本输入，而是以标签作为输入。因此，DiT只能按照种别进行图片生成，可以生成imagenet中的1000类
三、生成流程

生成流程分为两个部分：
1、生成正态分布向量后进行若干次采样。
2、进行解码。
由于DiT只能按照种别进行图片生成，以是无需对文本进行编码，直接传入种别的对应的id（0-1000）即可指定种别。

1. # --------------------------------- #
2. #   前处理
3. # --------------------------------- #
4. # 生成latent
5. latents = randn_tensor(
6.     shape=(batch_size, latent_channels, latent_size, latent_size),
7.     generator=generator,
8.     device=self._execution_device,
9.     dtype=self.transformer.dtype,
10. )
11. latent_model_input = torch.cat([latents] * 2) if guidance_scale > 1 else latents
13. # 将输入的label 与 null label进行concat，null label是负向提示类。
14. class_labels = torch.tensor(class_labels, device=self._execution_device).reshape(-1)
15. class_null = torch.tensor([1000] * batch_size, device=self._execution_device)
16. class_labels_input = torch.cat([class_labels, class_null], 0) if guidance_scale > 1 else class_labels
18. # 设置生成的步数
19. self.scheduler.set_timesteps(num_inference_steps)
21. # --------------------------------- #
22. #   扩散生成
23. # --------------------------------- #
24. # 开始N步扩散的循环
25. for t in self.progress_bar(self.scheduler.timesteps):
26.     if guidance_scale > 1:
27.         half = latent_model_input[: len(latent_model_input) // 2]
28.         latent_model_input = torch.cat([half, half], dim=0)
29.     latent_model_input = self.scheduler.scale_model_input(latent_model_input, t)
30.    
31.     # 处理timesteps
32.     timesteps = t
33.     if not torch.is_tensor(timesteps):
34.         is_mps = latent_model_input.device.type == "mps"
35.         if isinstance(timesteps, float):
36.             dtype = torch.float32 if is_mps else torch.float64
37.         else:
38.             dtype = torch.int32 if is_mps else torch.int64
39.         timesteps = torch.tensor([timesteps], dtype=dtype, device=latent_model_input.device)
40.     elif len(timesteps.shape) == 0:
41.         timesteps = timesteps[None].to(latent_model_input.device)
42.     # broadcast to batch dimension in a way that's compatible with ONNX/Core ML
43.     timesteps = timesteps.expand(latent_model_input.shape[0])
45.     # 将隐含层特征、时间步和种类输入传入到transformers中
46.     noise_pred = self.transformer(
47.         latent_model_input, timestep=timesteps, class_labels=class_labels_input
48.     ).sample
50.     # perform guidance
51.     if guidance_scale > 1:
52.         # 在通道上做分割，取出生图部分的通道
53.         eps, rest = noise_pred[:, :latent_channels], noise_pred[:, latent_channels:]
54.         cond_eps, uncond_eps = torch.split(eps, len(eps) // 2, dim=0)
56.         half_eps = uncond_eps + guidance_scale * (cond_eps - uncond_eps)
57.         eps = torch.cat([half_eps, half_eps], dim=0)
59.         noise_pred = torch.cat([eps, rest], dim=1)
61.     # 对结果进行分割，取出生图部分的通道
62.     if self.transformer.config.out_channels // 2 == latent_channels:
63.         model_output, _ = torch.split(noise_pred, latent_channels, dim=1)
64.     else:
65.         model_output = noise_pred
67.     # 通过采样器将这一步噪声施加到隐含层
68.     latent_model_input = self.scheduler.step(model_output, t, latent_model_input).prev_sample
71. if guidance_scale > 1:
72.     latents, _ = latent_model_input.chunk(2, dim=0)
73. else:
74.     latents = latent_model_input
76. # --------------------------------- #
77. #   后处理
78. # --------------------------------- #
79. # 通过vae进行解码
80. latents = 1 / self.vae.config.scaling_factor * latents
81. samples = self.vae.decode(latents).sample
83. samples = (samples / 2 + 0.5).clamp(0, 1)
85. # 转化为float32类别
86. samples = samples.cpu().permute(0, 2, 3, 1).float().numpy()

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1、采样流程

a、生成初始噪声

在生成初始噪声前介绍一下VAE，VAE是变分自编码器，可以将输入图片进行编码，一个高宽本来为256x256x3的图片在利用VAE编码后会变成32x32x4，这个4是人为设定的，不必纠结为什么不是3。这个时候我们就利用一个相对简单的矩阵代替原有的256x256x3的图片了，传输与存储成本就很低。在现实要去看的时候，可以对32x32x4的矩阵进行解码，获得256x256x3的图片。
因此，如果 我们要生成一个256x256x3的图片，那么我们只需要初始化一个32x32x4的隐向量，在隐空间进行扩散即可。在隐空间扩散好后，再利用解码器就可以生成256x256x3的图像。
在代码中，我们确实是这么做的，初始噪声的生成函数为randn_tensor，是diffusers自带的一个函数，尽管它写的很长，但现实生成初始噪声的代码只有一行：

1. latents = torch.randn(shape, generator=generator, device=rand_device, dtype=dtype, layout=layout).to(device)

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代码本来位于diffusers的工具文件中，为了方便查看，我将其复制到nets/pipeline.py中。
b、对噪声进行N次采样

既然Stable Diffusion是一个不断扩散的过程，那么少不了不断的去噪声，那么怎么去噪声便是一个标题。
在上一步中，我们已经获得了一个latents，它是一个符合正态分布的向量，我们便从它开始去噪声。
在代码中，我们有一个对时间步的循环，会不断的将隐含层向量输入到transformers中进行噪声预测，并且一步一步的去噪。

1. # --------------------------------- #
2. #   扩散生成
3. # --------------------------------- #
4. # 开始N步扩散的循环
5. for t in self.progress_bar(self.scheduler.timesteps):
6.     if guidance_scale > 1:
7.         half = latent_model_input[: len(latent_model_input) // 2]
8.         latent_model_input = torch.cat([half, half], dim=0)
9.     latent_model_input = self.scheduler.scale_model_input(latent_model_input, t)
10.    
11.     # 处理timesteps
12.     timesteps = t
13.     if not torch.is_tensor(timesteps):
14.         is_mps = latent_model_input.device.type == "mps"
15.         if isinstance(timesteps, float):
16.             dtype = torch.float32 if is_mps else torch.float64
17.         else:
18.             dtype = torch.int32 if is_mps else torch.int64
19.         timesteps = torch.tensor([timesteps], dtype=dtype, device=latent_model_input.device)
20.     elif len(timesteps.shape) == 0:
21.         timesteps = timesteps[None].to(latent_model_input.device)
22.     # broadcast to batch dimension in a way that's compatible with ONNX/Core ML
23.     timesteps = timesteps.expand(latent_model_input.shape[0])
25.     # 将隐含层特征、时间步和种类输入传入到transformers中
26.     noise_pred = self.transformer(
27.         latent_model_input, timestep=timesteps, class_labels=class_labels_input
28.     ).sample
30.     # perform guidance
31.     if guidance_scale > 1:
32.         # 在通道上做分割，取出生图部分的通道
33.         eps, rest = noise_pred[:, :latent_channels], noise_pred[:, latent_channels:]
34.         cond_eps, uncond_eps = torch.split(eps, len(eps) // 2, dim=0)
36.         half_eps = uncond_eps + guidance_scale * (cond_eps - uncond_eps)
37.         eps = torch.cat([half_eps, half_eps], dim=0)
39.         noise_pred = torch.cat([eps, rest], dim=1)
41.     # 对结果进行分割，取出生图部分的通道
42.     if self.transformer.config.out_channels // 2 == latent_channels:
43.         model_output, _ = torch.split(noise_pred, latent_channels, dim=1)
44.     else:
45.         model_output = noise_pred
47.     # 通过采样器将这一步噪声施加到隐含层
48.     latent_model_input = self.scheduler.step(model_output, t, latent_model_input).prev_sample

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c、单次采样解析

I、预测噪声

在进行单次采样前，需要首先判断是否有负向提示类，如果有，我们需要同时处理负向提示类，否则仅仅需要处理正向提示类。现实利用的时候一般都有负向提示类（效果会好一些），以是默认进入对应的处理过程。
在处理负向提示类时，我们对输入进来的隐向量进行复制，一个属于正向提示类（0-999），一个属于负向提示类（1000）。它们是在batch_size维度进行堆叠，二者不会互相影响。然后我们将正向提示类和负向提示类（1000）也在batch_size维度堆叠。代码中，如果guidance_scale＞1则代表需要负向提示类。

1. # --------------------------------- #
2. #   前处理
3. # --------------------------------- #
4. # 生成latent
5. latents = randn_tensor(
6.     shape=(batch_size, latent_channels, latent_size, latent_size),
7.     generator=generator,
8.     device=self._execution_device,
9.     dtype=self.transformer.dtype,
10. )
11. latent_model_input = torch.cat([latents] * 2) if guidance_scale > 1 else latents
13. # 将输入的label 与 null label进行concat，null label是负向提示类。
14. class_labels = torch.tensor(class_labels, device=self._execution_device).reshape(-1)
15. class_null = torch.tensor([1000] * batch_size, device=self._execution_device)
16. class_labels_input = torch.cat([class_labels, class_null], 0) if guidance_scale > 1 else class_labels

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堆叠完后，我们将隐向量、步数和种别条件一起传入网络中，将效果在bs维度进行利用chunk进行分割。
由于我们在堆叠时，正向提示类放在了前面。因此分割好后，前半部分cond_eps属于利用正向提示类得到的，后半部分uncond_eps属于利用负向提示类得到的，我们本质上应该扩大正向提示类的影响，远离负向提示类的影响。因此，我们利用cond_eps-uncond_eps计算二者的距离，利用scale扩大二者的距离。在uncond_eps基础上，得到最后的隐向量。

1. # 堆叠完后，隐向量、步数和prompt条件一起传入网络中，将结果在bs维度进行使用chunk进行分割
2. e_t_uncond, e_t = self.model.apply_model(x_in, t_in, c_in).chunk(2)
3. e_t = e_t_uncond + unconditional_guidance_scale * (e_t - e_t_uncond)

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此时获得的eps就是通过隐向量和提示类共同获得的预测噪声啦。
II、施加噪声

在获得噪声后，我们还要将获得的新噪声，按照一定的比例添加到原来的原始噪声上。
diffusers的代码并没有将施加噪声的代码写在明面上，而是利用采样器的step方法替换，采样流程与DDIM一致，因此直接参考DDIM公式即可，此前，在Stable Diffusion相关博文中写到过DDIM公式，可以参考对应博文了解一下。

1. latent_model_input = self.scheduler.step(model_output, t, latent_model_input).prev_sample

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d、预测噪声过程中的网络结构解析

这个部分是DiT与Stable Diffusion最大的不同，DiT将网络结构从Unet转换成了Transformers，
i、adaLN-Zero结构解析

Transformers主要做的工作是结合 时间步t 和 种别 计算这一时候的噪声。此处的Transformers结构与VIT中的Transformers根本一致，但为了融合时间步t和种别，新增了一个Embed层和adaLN-Zero结构。

• Embed层主要是将输入进来的timestep和label进行向量化。
  
• adaLN-Zero则是通过全连接对向量化后的timestep和label进行映射，然后分为6个部分，分别作用于DiT的不同阶段用于缩放（scale）、偏置（shift、bias）与门函数（gate）。
  

如下是Embed层和adaLN-Zero结构的代码与表示图：

1. class CombinedTimestepLabelEmbeddings(nn.Module):
2.     def __init__(self, num_classes, embedding_dim, class_dropout_prob=0.1):
3.         super().__init__()
5.         self.time_proj = Timesteps(num_channels=256, flip_sin_to_cos=True, downscale_freq_shift=1)
6.         self.timestep_embedder = TimestepEmbedding(in_channels=256, time_embed_dim=embedding_dim)
7.         self.class_embedder = LabelEmbedding(num_classes, embedding_dim, class_dropout_prob)
9.     def forward(self, timestep, class_labels, hidden_dtype=None):
10.         timesteps_proj = self.time_proj(timestep)
11.         timesteps_emb = self.timestep_embedder(timesteps_proj.to(dtype=hidden_dtype))  # (N, D)
13.         class_labels = self.class_embedder(class_labels)  # (N, D)
15.         conditioning = timesteps_emb + class_labels  # (N, D)
17.         return conditioning
19. class AdaLayerNormZero(nn.Module):
20.     """
21.     Norm layer adaptive layer norm zero (adaLN-Zero).
22.     """
24.     def __init__(self, embedding_dim, num_embeddings):
25.         super().__init__()
27.         self.emb = CombinedTimestepLabelEmbeddings(num_embeddings, embedding_dim)
29.         self.silu = nn.SiLU()
30.         self.linear = nn.Linear(embedding_dim, 6 * embedding_dim, bias=True)
31.         self.norm = nn.LayerNorm(embedding_dim, elementwise_affine=False, eps=1e-6)
33.     def forward(self, x, timestep, class_labels, hidden_dtype=None):
34.         emb = self.linear(self.silu(self.emb(timestep, class_labels, hidden_dtype=hidden_dtype)))
35.         shift_msa, scale_msa, gate_msa, shift_mlp, scale_mlp, gate_mlp = emb.chunk(6, dim=1)
36.         x = self.norm(x) * (1 + scale_msa[:, None]) + shift_msa[:, None]
37.         return x, gate_msa, shift_mlp, scale_mlp, gate_mlp

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ii、patch分块处理

在代码中，我们利用一个PatchEmbed类对输入的隐含层向量进行分块，该操纵便是VIT中的patchc操纵，通过卷积进行雷同于下采样的操纵，可以减少计算量。

如下为patch分块处理的代码，核心是利用步长和卷积核大小一样的Conv2d模块进行处理，由于步长和卷积核大小一致，每个图片区域的特征提取过程就不会有重叠。
我们初始化生成的隐含层向量为32x32x4。在DiT-XL-2中，patch处理的步长和卷积核大小为2，通道为1152，在处理完成后，特征的通道上升，高宽被压缩，此时我们获得一个16x16x1152的新特征，然后我们将其在长宽上进行平铺，获得一个256x1152的向量，并且加上位置信息。

1. class PatchEmbed(nn.Module):
2.     """2D Image to Patch Embedding"""
4.     def __init__(
5.         self,
6.         height=224,
7.         width=224,
8.         patch_size=16,
9.         in_channels=3,
10.         embed_dim=768,
11.         layer_norm=False,
12.         flatten=True,
13.         bias=True,
14.     ):
15.         super().__init__()
17.         num_patches = (height // patch_size) * (width // patch_size)
18.         self.flatten = flatten
19.         self.layer_norm = layer_norm
21.         self.proj = nn.Conv2d(
22.             in_channels, embed_dim, kernel_size=(patch_size, patch_size), stride=patch_size, bias=bias
23.         )
24.         if layer_norm:
25.             self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim, elementwise_affine=False, eps=1e-6)
26.         else:
27.             self.norm = None
29.         pos_embed = get_2d_sincos_pos_embed(embed_dim, int(num_patches**0.5))
30.         self.register_buffer("pos_embed", torch.from_numpy(pos_embed).float().unsqueeze(0), persistent=False)
32.     def forward(self, latent):
33.         latent = self.proj(latent)
34.         if self.flatten:
35.             latent = latent.flatten(2).transpose(1, 2)  # BCHW -> BNC
36.         if self.layer_norm:
37.             latent = self.norm(latent)
38.         return latent + self.pos_embed

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iii、Transformer特征提取

此后，我们将向量传入Transformer中进行特征提取，对应图中的DiT Block。
256x1152的特征会通过图中红框的部分，而时间步t 和 种别会通过途中绿框的部分。
红框部分的结构，除了缩放（scale）、偏置（shift、bias）与门函数（gate，对应图中的α，代码中是gate但图中写scale）外，其它部分与VIT如出一辙，可参考博文VIT结构解析进行了解，主要工作的模块是Self-Attention和Pointwise Feedforward（MLP）。这两个模块的输入和输出均为256x1152的特征。
而缩放（scale）、偏置（shift、bias）与门函数（gate）分别对应了图中的γ、β和α。通过adaLN-Zero结构获得，γ、β分别在 Self-Attention和Pointwise Feedforward 的处理前 进行特征的 缩放与偏置 ，而Pointwise Feedforward则在 Self-Attention和Pointwise Feedforward 的处理后 进行特征的 缩放。在代码中我添加了中文解释，方便读者区分添加缩放、偏置和门函数的位置。
DiT Block的输入和输出特征均为256x1152。

1. class BasicTransformerBlock(nn.Module):
2.     def __init__(
3.         self,
4.         dim: int,
5.         num_attention_heads: int,
6.         attention_head_dim: int,
7.         dropout=0.0,
8.         cross_attention_dim: Optional[int] = None,
9.         activation_fn: str = "geglu",
10.         num_embeds_ada_norm: Optional[int] = None,
11.         attention_bias: bool = False,
12.         only_cross_attention: bool = False,
13.         double_self_attention: bool = False,
14.         upcast_attention: bool = False,
15.         norm_elementwise_affine: bool = True,
16.         norm_type: str = "layer_norm",
17.         final_dropout: bool = False,
18.     ):
19.         super().__init__()
20.         .......
22.     def forward(
23.         self,
24.         hidden_states: torch.FloatTensor,
25.         attention_mask: Optional[torch.FloatTensor] = None,
26.         encoder_hidden_states: Optional[torch.FloatTensor] = None,
27.         encoder_attention_mask: Optional[torch.FloatTensor] = None,
28.         timestep: Optional[torch.LongTensor] = None,
29.         cross_attention_kwargs: Dict[str, Any] = None,
30.         class_labels: Optional[torch.LongTensor] = None,
31.     ):
32.         # Notice that normalization is always applied before the real computation in the following blocks.
33.         # 1. Self-Attention
34.         if self.use_ada_layer_norm:
35.             norm_hidden_states = self.norm1(hidden_states, timestep)
36.         elif self.use_ada_layer_norm_zero:
37.             # 在norm1中，已经进行了输入特征的缩放与偏置
38.             norm_hidden_states, gate_msa, shift_mlp, scale_mlp, gate_mlp = self.norm1(
39.                 hidden_states, timestep, class_labels, hidden_dtype=hidden_states.dtype
40.             )
41.         else:
42.             norm_hidden_states = self.norm1(hidden_states)
44.         cross_attention_kwargs = cross_attention_kwargs if cross_attention_kwargs is not None else {}
46.         attn_output = self.attn1(
47.             norm_hidden_states,
48.             encoder_hidden_states=encoder_hidden_states if self.only_cross_attention else None,
49.             attention_mask=attention_mask,
50.             **cross_attention_kwargs,
51.         )
52.         # 在self attention后，再次进行了特征的缩放（gate）
53.         if self.use_ada_layer_norm_zero:
54.             attn_output = gate_msa.unsqueeze(1) * attn_output
55.         hidden_states = attn_output + hidden_states
57.         # 2. Cross-Attention
58.         if self.attn2 is not None:
59.             norm_hidden_states = (
60.                 self.norm2(hidden_states, timestep) if self.use_ada_layer_norm else self.norm2(hidden_states)
61.             )
63.             attn_output = self.attn2(
64.                 norm_hidden_states,
65.                 encoder_hidden_states=encoder_hidden_states,
66.                 attention_mask=encoder_attention_mask,
67.                 **cross_attention_kwargs,
68.             )
69.             hidden_states = attn_output + hidden_states
71.         # 3. Feed-forward
72.         norm_hidden_states = self.norm3(hidden_states)
74.         # 在mlp前，进行了输入特征的缩放与偏置
75.         if self.use_ada_layer_norm_zero:
76.             norm_hidden_states = norm_hidden_states * (1 + scale_mlp[:, None]) + shift_mlp[:, None]
78.         if self._chunk_size is not None:
79.             # "feed_forward_chunk_size" can be used to save memory
80.             if norm_hidden_states.shape[self._chunk_dim] % self._chunk_size != 0:
81.                 raise ValueError(
82.                     f"`hidden_states` dimension to be chunked: {norm_hidden_states.shape[self._chunk_dim]} has to be divisible by chunk size: {self._chunk_size}. Make sure to set an appropriate `chunk_size` when calling `unet.enable_forward_chunking`."
83.                 )
85.             num_chunks = norm_hidden_states.shape[self._chunk_dim] // self._chunk_size
86.             ff_output = torch.cat(
87.                 [self.ff(hid_slice) for hid_slice in norm_hidden_states.chunk(num_chunks, dim=self._chunk_dim)],
88.                 dim=self._chunk_dim,
89.             )
90.         else:
91.             ff_output = self.ff(norm_hidden_states)
93.         # 在mlp后，再次进行了特征的缩放（gate）
94.         if self.use_ada_layer_norm_zero:
95.             ff_output = gate_mlp.unsqueeze(1) * ff_output
97.         hidden_states = ff_output + hidden_states
99.         return hidden_states

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iv、上采样

虽然这个部分学名大概不叫上采样，但是我觉得用上采样来形貌它还是比较符合的，由于我们前面做过patch分块处理，以是隐含层的高宽被压缩，而这一步，则是将隐含层的高宽再还原回去。
在这里我们会对256x1152进行两次全连接+一次LayerNorm，两次全连接的神经元个数分别为2304和patch_size * patch_size * out_channels。第一次全连接目标是扩宽通道数，第二次全链接则是还原高宽。两次全连接后，在DiT-XL-2中，out_channels为8（8可拆分为4 + 4，前面的4用于直接预测噪声，后面的4用于根据                                             x                                       t                               −                               1                                                 x_{t-1}                  xt−1​均值和方差计算KL散度），特征层的shape从256x1152变为256x32。
然后我们会进行一系列shape变换，首先将256x1152变为16x16x2x2x8，然后进行转置变为8x16x2x16x2，然后还原高宽变为8x32x32。此时上采样结束。该部分对应了图中的Linear And Reshape。

上采样代码如下所示：

1. # 3. Output
2. conditioning = self.transformer_blocks[0].norm1.emb(
3.     timestep, class_labels, hidden_dtype=hidden_states.dtype
4. )
5. shift, scale = self.proj_out_1(F.silu(conditioning)).chunk(2, dim=1)
6. hidden_states = self.norm_out(hidden_states) * (1 + scale[:, None]) + shift[:, None]
7. hidden_states = self.proj_out_2(hidden_states)
9. # unpatchify
10. height = width = int(hidden_states.shape[1] ** 0.5)
11. hidden_states = hidden_states.reshape(
12.     shape=(-1, height, width, self.patch_size, self.patch_size, self.out_channels)
13. )
14. hidden_states = torch.einsum("nhwpqc->nchpwq", hidden_states)
15. output = hidden_states.reshape(
16.     shape=(-1, self.out_channels, height * self.patch_size, width * self.patch_size)
17. )

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3、隐空间解码生成图片

通过上述步骤，已经可以多次采样获得效果，然后我们便可以通过隐空间解码生成图片。
隐空间解码生成图片的过程非常简单，将上文多次采样后的效果，利用vae的decode方法即可生成图片。

1. # --------------------------------- #
2. #   后处理
3. # --------------------------------- #
4. # 通过vae进行解码
5. latents = 1 / self.vae.config.scaling_factor * latents
6. samples = self.vae.decode(latents).sample
8. samples = (samples / 2 + 0.5).clamp(0, 1)
10. # 转化为float32类别
11. samples = samples.cpu().permute(0, 2, 3, 1).float().numpy()

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种别到图像预测过程代码

整体预测代码如下：

2. import torch
3. import json
4. import os
5. from diffusers import DPMSolverMultistepScheduler, AutoencoderKL
7. from nets.transformer_2d import Transformer2DModel
8. from nets.pipeline import DiTPipeline
10. # 模型路径
11. model_path = "model_data/DiT-XL-2-256"
13. # 初始化DiT的各个组件
14. scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_pretrained(model_path, subfolder="scheduler")
15. transformer = Transformer2DModel.from_pretrained(model_path, subfolder="transformer")
16. vae = AutoencoderKL.from_pretrained(model_path, subfolder="vae")
17. id2label = json.load(open(os.path.join(model_path, "model_index.json"), "r"))['id2label']
19. # 初始化DiT的Pipeline
20. pipe = DiTPipeline(scheduler=scheduler, transformer=transformer, vae=vae, id2label=id2label)
21. pipe = pipe.to("cuda")
23. # imagenet种类 对应的 名称
24. words = ["white shark", "umbrella"]
25. # 获得imagenet对应的ids
26. class_ids = pipe.get_label_ids(words)
27. # 设置seed
28. generator = torch.manual_seed(42)
30. # pipeline前传
31. output = pipe(class_labels=class_ids, num_inference_steps=25, generator=generator)
33. # 保存图片
34. for index, image in enumerate(output.images):
35.     image.save(f"output-{index}.png")

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