来自香港大学、华为诺亚方舟实验室、清华大学和上海交通大学的研究人员推出新型图像生成模型Diffusion Mamba（简称DiM），它融合了基于状态空间模型(SSM)的高效序列模型——Mamba，与扩散模型卓越的表达力，旨在实现高效率的高分辨率图像合成。为了解决曼巴模型在处理二维信号时的局限性，开发人员采取了几项结构设计革新：采用多向扫描策略，为每行每列末端添加可学习的填充符号，以及实施轻量级的局部特征增强机制。通过这些设计，DiM架构在高分辨率图像上的推断过程实现了高度优化。
为进一步提升DiM在高分辨率图像生成任务中的训练效率，开发人员采纳了一种“从简入繁”的训练策略，首先在低分辨率图像（256×256）上对DiM进行预训练，继而针对高分辨率图像（512×512）进行微调。开发人员还深入探究了无需微调就能产出更高级别分辨率图像（例如1024×1024及1536×1536）的免训练上采样方法。实验结果有力证明了DiM不仅效果卓著，且具备高效性能。
例如，你有一台能够创造美丽画作的魔法机器。这台机器不仅能够理解艺术作品的每一个小细节，还能够学习如何创造出全新的图像。Diffusion Mamba就是这样一种机器，它能够学习大量图片的特征，然后生成人们从未见过的高清晰度新图像。
主要功能：
DiM的主要功能是生成高分辨率的图像。它能够处理高达1024×1024像素甚至更大尺寸的图像，这在以前的技术中是非常具有挑战性的。
主要特点：
- 高效率：DiM使用Mamba模型作为其序列模型的骨干，这使得它在处理图像时的速度非常快，尤其是在生成高分辨率图像时。
- 高表现力：通过结合扩散模型，DiM能够生成细节丰富、视觉效果吸引人的图像。
- 多尺度生成能力：DiM不仅可以生成低分辨率的图像，还可以通过“弱到强”的训练策略和无训练上采样技术，生成更高分辨率的图像。
工作原理：
DiM模型的工作原理可以分解为以下几个步骤：
- 图像编码：首先，输入的图像或潜在特征被编码并分割成小块（patches）。
- 局部特征增强：通过深度卷积层增强这些小块的局部特征。
- 多方向扫描：为了使每个图像块都能获得全局感受野，模型采用不同的扫描模式来处理图像块序列。
- 学习填充：在序列中插入可学习的填充标记，帮助模型理解图像的空间结构。
- Mamba块处理：使用Mamba架构作为扩散模型的骨干来处理图像块特征。
- 噪声预测：模型预测并去除噪声，逐步恢复清晰的图像。
具体应用场景：
- 艺术创作：艺术家和设计师可以使用DiM来生成独特的艺术作品或设计图样。
- 娱乐产业：在电影、游戏和动画制作中，DiM可以用来创造逼真的背景和角色。
- 虚拟现实：在虚拟现实环境中，DiM可以用于生成高分辨率的虚拟世界。
- 广告和营销：公司可以使用DiM来设计吸引人的广告图像和产品渲染图。
总的来说，Diffusion Mamba是一种强大的图像生成工具，它通过结合最新的人工智能技术，能够创造出令人惊叹的高分辨率图像，为创意产业带来新的可能性。
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