ZigMa: A DiT-style Zigzag Mamba Diffusion Model
作者: Vincent Tao Hu, Stefan Andreas Baumann, Ming Gui, Olga Grebenkova, Pingchuan Ma, Johannes Schusterbauer, Björn Ommer
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-03-20 (更新: 2024-11-24)
备注: ECCV 2024 Project Page: https://taohu.me/zigma/
💡 一句话要点
提出Zigzag Mamba以解决扩展性和复杂性问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 扩散模型 视觉生成 状态空间模型 长序列建模 Zigzag Mamba 计算机视觉 高分辨率数据集
📋 核心要点
- 现有的扩散模型在可扩展性和复杂性方面存在显著问题，尤其是在处理视觉数据时。
- 论文提出的Zigzag Mamba方法通过考虑空间连续性，优化了Mamba模型在视觉生成中的应用。
- 实验结果表明，Zigzag Mamba在速度和内存利用率上均优于传统的Mamba和变换器基线，展示了其有效性。
📝 摘要（中文）
扩散模型长期以来受到可扩展性和二次复杂性问题的困扰，尤其是在基于变换器的结构中。本研究旨在利用一种名为Mamba的状态空间模型的长序列建模能力，扩展其在视觉数据生成中的适用性。首先，我们识别出当前大多数基于Mamba的视觉方法的一个关键疏漏，即未考虑Mamba扫描方案中的空间连续性。其次，基于这一洞察，我们提出了一种简单的即插即用零参数方法Zigzag Mamba，超越了基于Mamba的基线，并在速度和内存利用率上优于基于变换器的基线。最后，我们将Zigzag Mamba与随机插值框架结合，研究该模型在大分辨率视觉数据集上的可扩展性。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决扩散模型在视觉数据生成中的可扩展性和复杂性问题。现有的Mamba模型未能有效考虑空间连续性，导致性能不足。
核心思路：论文的核心思路是引入Zigzag Mamba方法，通过优化扫描方案来提升模型的效率和效果。这种设计旨在克服现有方法的局限性，特别是在处理长序列数据时。
技术框架：Zigzag Mamba的整体架构包括对Mamba模型的改进，采用新的扫描策略，并与随机插值框架结合，以增强模型的可扩展性。主要模块包括数据预处理、模型训练和生成阶段。
关键创新：最重要的技术创新在于Zigzag Mamba方法的提出，它通过零参数设计实现了更高的速度和内存利用率，与传统的Mamba和变换器方法相比，具有本质的性能提升。
关键设计：Zigzag Mamba的关键设计包括优化的扫描方案和无参数设置，确保了模型在处理大分辨率数据集时的高效性和灵活性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，Zigzag Mamba在处理FacesHQ $1024 imes 1024$和MS COCO $256 imes 256$等大分辨率数据集时，速度和内存利用率显著优于基于Mamba和变换器的基线，具体提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括计算机视觉、图像生成和视频处理等。Zigzag Mamba方法的高效性和可扩展性使其在生成高分辨率视觉内容时具有实际价值，未来可能推动相关领域的技术进步。
📄 摘要（原文）
The diffusion model has long been plagued by scalability and quadratic complexity issues, especially within transformer-based structures. In this study, we aim to leverage the long sequence modeling capability of a State-Space Model called Mamba to extend its applicability to visual data generation. Firstly, we identify a critical oversight in most current Mamba-based vision methods, namely the lack of consideration for spatial continuity in the scan scheme of Mamba. Secondly, building upon this insight, we introduce a simple, plug-and-play, zero-parameter method named Zigzag Mamba, which outperforms Mamba-based baselines and demonstrates improved speed and memory utilization compared to transformer-based baselines. Lastly, we integrate Zigzag Mamba with the Stochastic Interpolant framework to investigate the scalability of the model on large-resolution visual datasets, such as FacesHQ $1024\times 1024$ and UCF101, MultiModal-CelebA-HQ, and MS COCO $256\times 256$ . Code will be released at https://taohu.me/zigma/