stable diffusion中的transformer
时间: 2025-01-06 18:46:16 浏览: 10
### Stable Diffusion 中 Transformer 的角色
在Stable Diffusion架构中,Transformer主要负责处理文本输入并将其转换成能够指导图像生成的条件向量[^2]。具体来说,当用户提供一段描述性的文字作为提示词时,这些文本会先被编码器转化为一系列离散的标记(token),之后再由多层自注意力机制(self-attention mechanism)组成的Transformer网络进一步加工。
#### 文本编码流程
对于给定的一组token序列\( \{t_1, t_2,...,t_n\} \),每一层中的每一个位置都会计算其与其他所有位置之间的关联度得分,并据此调整自身的表示形式:
\[ score_{ij}=q_iW_k^Tv_j+b_v \]
其中\( q_i \), \( k_j \)(key) 和 \( v_j \)(value)分别代表查询(query)、键(key)以及值(value),它们都是通过对原始embedding应用线性变换得到的结果;而权重矩阵\( W_q \),\( W_k \),\( W_v\)则是在训练过程中不断优化更新的对象之一。
经过多次迭代后,最终获得一组富含语义信息的新特征向量用于后续操作——即引导潜在空间(latent space)内的随机噪声逐步演化成为符合预期的艺术作品。
```python
import torch.nn as nn
class TextEncoder(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, hidden_dim, num_heads=8, n_layers=6):
super().__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, hidden_dim)
encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=hidden_dim,
nhead=num_heads)
self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer,
num_layers=n_layers)
def forward(self, src):
embedded_src = self.embedding(src)
output = self.transformer_encoder(embedded_src)
return output.mean(dim=1) # 取平均作为整体文本表征
```
上述代码片段展示了如何构建一个简单的文本编码模块,它接收整数索引构成的张量`src`作为输入参数,并返回经由Transformer提炼后的固定长度嵌入向量。该函数内部首先调用了PyTorch内置的Embedding类来完成字符级或单词级别的映射工作,接着利用预定义好的层数搭建起完整的transformer结构体实例对象,在forward方法里执行前馈传播运算逻辑。
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