英偉達開源4K圖像生成模型Sana，可在16G顯存電腦部署，支持ComfyUI和LoRA訓練
英偉達開源了一個可以直接生成 4K 圖片的模型 Sana。 Sana-0.6B 可以在 16GB 的筆記本電腦 GPU 上部署。生成 1024 × 1024 分辨率的圖像只需不到 1 秒鐘。官方已經支持了 Comfyui，而且放出了 Lora 訓練工具。
相關鏈接
- 論文：https://arxiv.org/pdf/2410.10629
- 主頁：https://nvlabs.github.io/Sana
論文介紹
Sana是一個文本到圖像的框架，可以高效地生成分辨率高達 4096 × 4096 的圖像。Sana 可以以極快的速度合成具有強大文本-圖像對齊功能的高分辨率、高質量圖像，可在筆記本電腦的 GPU 上部署。
核心設計包括：
- 深度壓縮自動編碼器：與僅將圖像壓縮 8 倍的傳統 AE 不同，我們訓練了一個可以將圖像壓縮 32 倍的 AE，從而有效減少了潛在標記的數量。 - 線性 DiT：我們用線性注意力取代了 DiT 中的所有原始注意力，這在高分辨率下效率更高，且不會犧牲質量。
- 僅解碼器的文本編碼器：我們用現代僅解碼器的小型 LLM 取代了 T5 作為文本編碼器，并設計了具有上下文學習的復雜人工指令以增強圖像-文本對齊。 高效的訓練和采樣：我們提出了 Flow-DPM-Solver 來減少采樣步驟，并通過高效的字幕標記和選擇來加速收斂。
因此，Sana-0.6B 與現代巨型擴散模型（例如 Flux-12B）相比極具競爭力，其體積小 20 倍，測量吞吐量快 100 多倍。此外，Sana-0.6B 可以部署在 16GB 筆記本電腦 GPU 上，生成 1024 × 1024 分辨率圖像只需不到 1 秒。Sana 可以以低成本實現內容創建。
提高效率的幾個核心設計細節
- 深度壓縮自動編碼器： 我們引入了一種新的 深度壓縮自動編碼器 (DC-AE)，將縮放因子大幅增加到 32。與 AE-F8 相比，我們的 AE-F32 輸出的潛在標記減少了 16 倍，這對于高效訓練和生成超高分辨率圖像（例如 4K 分辨率）至關重要。
- 高效的線性 DiT： 我們引入了一種新的線性 DiT，取代了香草二次注意力，并將復雜度從 O(N2) 降低到O(N)。Mix-FFN 在 MLP 中使用 3×3 深度卷積，增強了 token 的局部信息。線性注意力實現與香草相當的結果，將 4K 生成的延遲提高了 1.7 倍。Mix-FFN 還消除了位置編碼 (NoPE) 的需要，并且沒有質量損失，標志著第一個沒有位置嵌入的 DiT。
- 僅解碼器的小型 LLM 作為文本編碼器： 我們使用僅解碼器的 LLM Gemma 作為文本編碼器，以增強提示中的理解和推理。與 CLIP 或 T5 不同，Gemma 提供了卓越的文本理解和指令遵循能力。我們解決了訓練不穩定性問題，并設計了復雜的人工指令 (CHI) 來利用 Gemma 的上下文學習，改善圖像-文本對齊。
- 高效的訓練和推理策略： 我們提出了自動標記和訓練策略來提高文本與圖像的一致性。多個 VLM 生成不同的重新字幕，基于 CLIPScore 的策略選擇高 CLIPScore 字幕以增強收斂和對齊。此外，與 Flow-Euler-Solver 相比，我們的Flow-DPM-Solver將推理步驟從 28-50 減少到 14-20，性能更佳。
總體表現
我們在表 1 中將 Sana 與最先進的文本到圖像擴散模型進行了比較。對于 512 × 512 分辨率，Sana-0.6 的吞吐量比具有相似模型大小的 PixArt-Σ 快 5 倍，并且在 FID、Clip Score、GenEval 和 DPG-Bench 中的表現明顯優于它。對于 1024 × 1024 分辨率，Sana 比大多數具有 <3B 參數的模型要強得多，并且在推理延遲方面表現出色。即使與最先進的大型模型 FLUX-dev 相比，我們的模型也能實現具有競爭力的性能。例如，雖然 DPG-Bench 上的準確率相當，GenEval 上的準確率略低，但 Sana-0.6B 的吞吐量快 39 倍，Sana-1.6B 快 23 倍。
ComfyUI 使用
作者已經開發了插件來將 Sana 與 ComfyUI 集成。
- 插件：https://github.com/Efficient-Large-Model/ComfyUI_ExtraModels
- GitHub：https://github.com/NVlabs/Sana/blob/main/asset/docs/ComfyUI/comfyui.md
- ComfyUI：https://github.com/NVlabs/Sana/blob/main/asset/docs/ComfyUI/comfyui.md
Sana-LoRA Dreambooth
Sana-LoRA 由 diffusers 支持。查看我們的指南來訓練您的自定義模型。我們在下面展示了 Sana-LoRA 微調過程中的一些示例。
- 鏈接：https://github.com/NVlabs/Sana/blob/main/asset/docs/sana_lora_dreambooth.md
