新型文生图架构Diffusion-RWKV：基于RWKV模型，为改进图像生成任务而设计

昆仑万维推出新型文生图架构Diffusion-RWKV，它是为了改进图像生成任务而设计的。这个架构是基于RWKV模型，这是一种在自然语言处理（NLP）领域中使用的模型，但经过了特别的修改，使其更适合处理图像生成任务。

GitHub：https://github.com/feizc/Diffusion-RWKV
模型：https://huggingface.co/feizhengcong/Diffusion-RWKV

与基于Transformer的扩散模型相似，Diffusion-RWKV旨在高效地处理带有额外条件的序列中的分片输入，同时实现有效的扩展，以适应大规模参数和广泛的数据集。其独特之处在于降低了空间聚合复杂性，使其在处理高分辨率图像时尤为出色，从而避免了窗口化或分组缓存操作的必要。实验结果表明，在条件和无条件图像生成任务上，Diffusion-RWKV在FID和IS指标上的性能与现有基于CNN或Transformer的扩散模型相当或更优，同时显著减少了总计算FLOPs的使用量。

主要功能和特点：

高效处理高分辨率图像： Diffusion-RWKV模型特别擅长处理高分辨率的图像，因为它减少了空间聚合的复杂性，这意味着它能够更有效地处理图像的细节。
降低计算复杂度： 与传统的Transformer模型相比，Diffusion-RWKV模型在处理长序列任务时具有更低的计算复杂度，这使得它在资源有限的情况下也能表现良好。
可扩展性： 该模型能够适应大规模的参数和大型数据集，这使得它在处理大量数据时仍然能够保持高效的性能。
与现有模型相比较： 在实验中，Diffusion-RWKV在图像生成质量上与现有的CNN或Transformer基础的扩散模型相当，同时显著降低了总计算FLOP（浮点运算）的使用。

工作原理：

Diffusion-RWKV模型的工作原理基于扩散模型的概念，这是一种通过迭代地将随机噪声转化为可识别数据的生成模型。这个过程包括一个正向的噪声添加过程和一个反向的去噪过程。在正向过程中，模型逐步向数据中添加高斯噪声，创建一个潜在变量的马尔可夫链。在反向过程中，一个去噪网络被训练来学习如何根据噪声输入去除添加的噪声。在推理阶段，可以从随机高斯噪声中采样数据点，并通过学习到的去噪过程逐步去噪样本，生成最终的数据。