摘要

本文介绍了一种名为“分层扩散模型”的新型文本到图像生成技术，该技术能够在一次前向传递中从自然语言描述生成高分辨率图像。与传统的单一分辨率生成方法相比，该模型采用了一种分层的U-Net架构，能够在多个分辨率尺度上同时合成图像，显著提高了图像质量和生成效率。此外，该模型通过使用sinc插值公式来缩放噪声，并采用移位余弦调度策略，进一步优化了图像合成的过程。

原理

分层扩散模型的核心在于其独特的U-Net架构，该架构能够在不同的分辨率尺度上同时处理图像生成任务。模型通过在每个分辨率尺度上应用输入卷积来扩展输入图像，确保每个层级的信息都能被有效利用。此外，模型采用了sinc插值方法来处理噪声，这种方法能够保留噪声信号的跨层信息，同时保持噪声的正态分布特性。通过这种创新的方法，模型能够在不增加额外计算负担的情况下，生成更高质量的图像。

流程

分层扩散模型的工作流程包括以下几个关键步骤：首先，模型接收多个分辨率的噪声输入，并使用sinc插值方法对这些噪声进行处理。接着，模型在每个分辨率尺度上应用卷积操作，生成对应分辨率的图像。最后，通过跳跃连接（skip connection）将不同分辨率的信息整合，生成最终的高分辨率图像。例如，当目标分辨率为256×256时，模型会同时处理128×128和256×256的输入图像，确保图像细节的完整性。

应用

分层扩散模型在多个领域具有广泛的应用前景，特别是在需要高分辨率图像生成的场景，如数字艺术创作、虚拟现实内容生成、电影特效制作等。由于其高效的计算性能和优秀的图像质量，该模型有望推动文本到图像生成技术的发展，为相关行业带来革命性的变化。