北京讯 – 在人工智能生成内容（AIGC）领域，扩散模型（Diffusion Models）凭借其卓越的图像生成能力，已然成为图像合成、视频创作等任务的核心技术。然而，传统扩散模型在处理复杂场景和高分辨率图像时，面临着计算资源消耗巨大、生成效率低下的挑战。近日，由快手可灵团队与清华大学智能视觉实验室联合研发的DiffMoE（Dynamic Token Selection for Scalable Diffusion Transformers）模型，通过引入创新的动态Token选择机制和全局Token池设计，显著提升了扩散模型的性能和效率，为视觉生成领域树立了新的标杆。
这项研究由清华大学智能视觉实验室在读本科生史明磊作为第一作者，充分体现了国内高校在人工智能领域的前沿探索实力。该成果已发表在预印本平台arXiv上，并开放了项目主页和代码，引发了学术界和工业界的广泛关注。
扩散模型：从原理到瓶颈
扩散模型的核心思想是模拟一个逐步加噪的过程，将原始图像逐渐转化为纯噪声，然后再学习一个逆向的去噪过程，从噪声中逐步恢复出清晰的图像。这一过程可以类比于水墨画的创作，先将宣纸打湿，再逐步晕染，最终形成一幅完整的画作。
具体来说，扩散模型包含两个主要阶段：
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前向扩散过程（Forward Diffusion Process）： 在这个阶段，模型逐步向原始图像添加高斯噪声，直到图像完全变成随机噪声。这个过程是一个马尔可夫过程，每一步的噪声添加都只依赖于前一步的状态。
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反向扩散过程（Reverse Diffusion Process）： 这是生成图像的关键阶段。模型学习一个逆向的过程，从纯噪声开始，逐步去除噪声，最终生成清晰的图像。这个过程通常使用神经网络来建模，通过学习噪声的分布，逐步逼近原始图像的分布。
尽管扩散模型在图像生成方面取得了显著的成果，但其固有的局限性也日益凸显：
- 计算复杂度高： 扩散模型需要进行大量的迭代计算，尤其是在处理高分辨率图像时，计算成本呈指数级增长。
- 效率低下： 传统的扩散模型对所有Token（图像块）进行同等处理，忽略了不同Token的重要性差异，导致计算资源的浪费。
- 全局上下文感知不足： 在生成复杂场景图像时，模型难以捕捉全局上下文信息，导致生成结果缺乏一致性和真实感。
DiffMoE：动态Token选择与全局上下文感知的创新突破
为了解决上述问题，快手可灵团队与清华大学智能视觉实验室的研究人员提出了DiffMoE模型，其核心创新在于：
1. 动态Token选择机制
DiffMoE摒弃了传统扩散模型对所有Token一视同仁的处理方式，引入了动态Token选择机制。该机制能够根据Token的重要性动态地选择参与计算的Token子集，从而显著降低计算复杂度，提高生成效率。
具体来说，DiffMoE使用一个可学习的门控网络（Gating Network）来评估每个Token的重要性。门控网络会根据Token的特征和噪声水平，为每个Token分配一个权重。只有权重高于阈值的Token才会被选中参与后续的计算。
这种动态Token选择机制的优势在于：
- 自适应性： 模型能够根据不同的噪声水平和图像内容，自适应地选择重要的Token，从而更好地利用计算资源。
- 高效性： 通过减少参与计算的Token数量，显著降低了计算复杂度，提高了生成效率。
- 鲁棒性： 模型能够忽略不重要的Token，从而提高对噪声的鲁棒性。
2. 批级全局Token池（Batch-wise Global Token Pool）
为了增强模型对全局上下文信息的感知能力，DiffMoE引入了批级全局Token池。该Token池汇集了来自同一批次内所有图像的Token，从而为模型提供了更丰富的全局上下文信息。
在每个扩散步骤中，模型会将当前图像的Token与全局Token池中的Token进行交互，从而学习全局上下文信息。这种全局上下文感知机制的优势在于：
- 一致性： 模型能够更好地理解图像中不同区域之间的关系，从而生成更一致的图像。
- 真实感： 模型能够捕捉更丰富的细节和纹理，从而生成更真实的图像。
- 泛化性： 模型能够更好地泛化到新的场景和图像，从而提高生成质量。
3. MoE架构的融合
DiffMoE巧妙地融合了MoE（Mixture of Experts）架构，进一步提升了模型的性能。MoE架构包含多个专家网络（Expert Networks），每个专家网络负责处理特定的Token子集。通过动态地选择合适的专家网络来处理不同的Token，DiffMoE能够更好地利用模型的容量，提高生成质量。
DiffMoE的优势与应用前景
DiffMoE模型的提出，为扩散模型的发展带来了新的思路和突破。相比于传统的扩散模型，DiffMoE具有以下显著优势：
- 更高的效率： 动态Token选择机制显著降低了计算复杂度，提高了生成效率。
- 更强的全局上下文感知能力： 批级全局Token池增强了模型对全局上下文信息的感知能力，提高了生成质量。
- 更好的性能： MoE架构的融合进一步提升了模型的性能，使其能够生成更高质量的图像。
DiffMoE模型的应用前景十分广阔，可以应用于以下领域：
- 图像生成： DiffMoE可以生成更高质量、更逼真的图像，应用于艺术创作、游戏开发等领域。
- 视频生成： DiffMoE可以生成更流畅、更自然的视频，应用于影视制作、广告创意等领域。
- 图像修复： DiffMoE可以修复受损或缺失的图像，应用于文物修复、医学影像处理等领域。
- 图像编辑： DiffMoE可以对图像进行编辑和修改，应用于图像美化、风格迁移等领域。
专家点评与未来展望
多位人工智能领域的专家对DiffMoE模型给予了高度评价。
某知名大学教授表示： “DiffMoE模型在扩散模型领域做出了重要的创新，其动态Token选择机制和全局Token池设计，有效地解决了传统扩散模型计算复杂度高、效率低下等问题，为扩散模型的发展指明了新的方向。”
某人工智能公司技术负责人表示： “DiffMoE模型具有很高的应用价值，可以应用于图像生成、视频生成、图像修复等多个领域，有望成为AIGC领域的核心技术。”
尽管DiffMoE模型取得了显著的成果，但仍有许多值得进一步研究的方向：
- 更高效的Token选择机制： 如何设计更高效的Token选择机制，进一步降低计算复杂度，提高生成效率。
- 更有效的全局上下文感知方法： 如何设计更有效的全局上下文感知方法，增强模型对全局信息的理解能力，提高生成质量。
- 更强大的MoE架构： 如何设计更强大的MoE架构，更好地利用模型的容量，提高生成质量。
随着人工智能技术的不断发展，扩散模型将在AIGC领域发挥越来越重要的作用。DiffMoE模型的提出，为扩散模型的发展注入了新的活力，有望引领视觉生成领域进入新的时代。
结语
快手可灵团队与清华大学智能视觉实验室联合研发的DiffMoE模型，是扩散模型领域的一项重要突破。其动态Token选择机制和全局Token池设计，有效地解决了传统扩散模型面临的挑战，为视觉生成领域树立了新的标杆。我们期待DiffMoE模型能够在未来的研究和应用中取得更大的成功，为人工智能技术的发展做出更大的贡献。
参考文献：
- DiffMoE: Dynamic Token Selection for Scalable Diffusion Transformers. https://arxiv.org/abs/2503.14487
- Project Page: https://shiml20.github.io/DiffMoE/
- Code: https://github.com/KwaiVGI/DiffMoE
致谢：
感谢快手可灵团队和清华大学智能视觉实验室为本文提供的资料和支持。特别感谢史明磊同学的辛勤付出和卓越贡献。
（完）
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