Transformer 与 Diffusion 模型研究报告

1. Transformer 架构的核心原理

Transformer 模型就像一个超级翻译家，它彻底改变了我们处理序列数据的方式，比如翻译句子、理解文章。以前的模型（比如 RNN）像按顺序阅读，效率比较低，而且难以记住长距离的信息。而 Transformer 厉害的地方在于它可以同时看整个句子，并且能轻松抓住长句子中词语之间的关系。它的秘诀在于“自注意力机制”，就像开会时，每个人都能同时关注所有人的发言，而不是一个接一个听，这样效率就高多了！

Transformer 的基本结构就像叠积木一样，一层层堆叠起来，每一层都包含两个关键组件：多头自注意力和前馈网络。为了让模型训练更稳定，还加入了残差连接和层归一化这两个“小技巧”。 (Understanding the Transformer architecture for neural networks)。 组合这些模块，Transformer 就能高效地处理序列信息，并且记住句子中重要的长距离关系。

• 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）： 就像“八个脑袋一起思考”。 这是 Transformer 最核心的创新。 想象一下，你读一句话，要理解每个词的意思，不仅要看这个词本身，还要看它和句子中其他词的关系。 自注意力就是让每个词都“注意”到句子中的所有词，计算它们之间的关联度（权重），然后根据这些关联度，重新组合每个词的意思。 (Attention Is All You Need)。

  为了让模型更强大，Transformer 把自注意力机制扩展成了多头的，就像雇佣了多个翻译专家，每个人从不同的角度（不同的“表示子空间”）去理解句子，比如一个专家关注语法结构，一个专家关注语义关系，等等。 每个“头”都独立进行自注意力计算，最后把结果汇总起来。 这样做的好处是，模型可以同时关注句子中不同的关系，获得更全面的理解，避免了信息被平均化而损失细节。 原论文中用了 8 个头，每个头的维度是 $d_{\text{model}}/h=64$，总的计算量和单头差不多，但是表达能力大大提升。

  (Understanding the Transformer architecture for neural networks) 多头注意力机制示意图。

  

  （上图展示了多头注意力的计算过程，输入的 Q, K, V 通过线性变换分成多个头，并行计算注意力，最后合并。） 多头注意力让模型能从多个角度分析上下文信息，更好地捕捉长距离依赖和细微的关系。

• 位置编码（Positional Encoding）： 给词语加上“时间戳”。 因为 Transformer 没有像 RNN 那样的顺序结构，它需要一种方法来记住词语在句子中的位置。 (Understanding the Transformer architecture for neural networks)。 原始 Transformer 使用正弦和余弦函数来编码位置信息，就像给每个位置都生成一个独特的“坐标”。 (Understanding the Transformer architecture for neural networks)。 具体来说，位置 $pos$ 的编码向量的第 $2i$ 维是 $\sin(pos/10000^{2i/d_{\text{model}}})$，第 $2i+1$ 维是 $\cos(pos/10000^{2i/d_{\text{model}}})$。 (Understanding the Transformer architecture for neural networks)。 这样设计的好处是，模型可以通过编码向量判断词语之间的相对位置关系。 (Understanding the Transformer architecture for neural networks)。 位置编码就像给每个词语都加上了一个“时间戳”，让 Transformer 即使并行处理句子，也能知道词语的先后顺序。

• 残差连接和前馈网络： 让模型“更健壮”和“更聪明”。 Transformer 的每一层，在自注意力或前馈网络之后，都会加上一个残差连接，就像一个“快捷通道”，让原始输入的信息可以快速传递到下一层 (Attention Is All You Need)。 这样做可以避免梯度消失，让更深的网络也能顺利训练 (Understanding the Transformer architecture for neural networks)。 层归一化则像一个“稳定器”，让每一层的输出保持在一个合适的范围，也利于训练稳定 (Understanding the Transformer architecture for neural networks)。 之后，前馈网络就像一个“小专家”，对每个位置的信息进行更深入的加工，学习更复杂的模式 (Understanding the Transformer architecture for neural networks)。 原论文中使用了一个两层的前馈网络，中间用 ReLU 激活函数增加非线性。 前馈网络让模型能够学习到更丰富的特征，而残差连接和层归一化则保证了深层网络可以稳定训练，解决深度网络训练不稳定的问题 (Understanding the Transformer architecture for neural networks)。

这些组件一起工作，让 Transformer 模型变得并行、高效，并且擅长捕捉长距离依赖。 因为没有了 RNN 的循环结构，Transformer 可以同时处理整个句子，通过注意力机制，一步到位地建立任意两个词之间的联系，大大缩短了信息传递的路径 (Understanding the Transformer architecture for neural networks) (Understanding the Transformer architecture for neural networks)。 研究表明，自注意力层将任意两个位置之间的最长路径长度降为常数（一步注意力即可直接联系），而 RNN 的路径长度会随着句子长度线性增加，所以 Transformer 更容易学习长距离依赖关系 (Understanding the Transformer architecture for neural networks)。 此外，并行计算让 Transformer 可以充分利用 GPU 加速，在大规模数据上训练更快 (Understanding the Transformer architecture for neural networks)。 Vaswani 等人指出，Transformer 在保持甚至提升翻译质量的同时，训练速度比当时的 RNN 模型快很多倍。

大规模训练策略与优化： 让模型训练更“平稳”和“有效”。 Transformer 模型通常使用一些技巧来稳定训练，比如自适应优化器和学习率预热策略。 原论文使用了 Adam 优化器（参数 $\beta_1=0.9,\ \beta_2=0.98$），并配合学习率预热和衰减策略： 先在最开始的 $warmup=4000$ 步线性增加学习率，让模型快速进入学习状态，之后再逐渐降低学习率（按步数的平方根反比衰减），让模型平稳收敛。 这种学习率调整策略就像先给油门猛加速，再慢慢减速，让模型训练更稳定。 正则化方面，Transformer 使用了 残差 dropout （在每个子层输出和 embedding+位置编码之和上，以 $P=0.1$ 的概率随机丢弃一些神经元）来防止过拟合，就像训练时故意“关掉”一些神经元，让模型不要过度依赖某些特征。 还使用了 标签平滑 （平滑因子 $0.1$），让模型的输出分布更“柔和”一些，提高泛化能力。 这些训练技巧提升了模型的可靠性和性能，比如标签平滑虽然会让困惑度稍微升高，但能提高准确率和 BLEU 分数。 在硬件方面，Transformer 非常适合并行计算： 原论文的基准模型在 8 块 Tesla P100 GPU 上训练 3.5 天就收敛了。 凭借这些设计和策略，Transformer 在 WMT2014 英德翻译任务上取得了 28.4 的 BLEU 分数，比当时最好的结果高出 2 分以上，单模型在英法翻译上更是以 41.8 分创下新纪录，而所需的计算资源只是之前最优模型的一小部分。 总而言之，Transformer 架构通过多头注意力和前馈网络捕捉复杂的语言模式，借助残差连接和层归一化稳定深层网络的训练，再配合合适的优化策略，实现了高效训练和优异性能的完美结合，为自然语言处理任务树立了新的标杆。

2. Diffusion 模型的原理与应用 (形象比喻)

Diffusion 模型是一类神奇的生成模型，它的灵感来源于物理学中的扩散现象，就像墨水滴入水中，逐渐扩散开来一样。 Diffusion 模型的核心思想是：先把真实数据逐步“破坏”（加噪声），变成完全随机的噪声，然后再学会“逆向扩散”，从噪声中还原出真实数据 (What are Diffusion Models? | Lil’Log)。 具体来说，Diffusion 模型定义了两个过程：

• 前向扩散过程（加噪）： 逐步给真实数据添加随机噪声，就像慢慢把一张清晰的照片变成雪花，直到最后完全看不出原来的样子，变成纯粹的噪声 (What are Diffusion Models? | Lil’Log) (What are Diffusion Models? | Lil’Log)。
• 反向去噪过程（生成）： 模型学习一个去噪网络，能够逐步去除噪声，就像把雪花照片一点点还原成清晰的照片 (What are Diffusion Models? | Lil’Log)。 训练的目标就是让模型学会在每一步都准确地预测如何去除噪声，最终从纯噪声中生成逼真的新数据。

这两个过程通常被建模成马尔可夫链，就像多米诺骨牌一样，每一步只依赖于前一步的状态。 前向过程在第 $t$ 步将样本 $x_{t-1}$ 按照设定的规则（噪声调度函数）变成 $x_t$，而训练的目标是学习反向的转移概率 $p_\theta(x_{t-1}|x_t)$，也就是给定当前噪声状态 $x_t$，预测上一步的去噪状态 $x_{t-1}$ (What are Diffusion Models? | Lil’Log)。 通过不断地重复反向去噪过程，Diffusion 模型就能从完全的噪声中，逐步“生成”出逼真的新样本。

(What are Diffusion Models? | Lil’Log) 正向扩散与反向生成过程示意图。

（上图展示了扩散模型的流程：正向扩散把图像逐渐变成噪声，反向生成从噪声还原图像。） 正向扩散过程，数据样本 $x_0$ （比如一张人脸照片）逐渐添加高斯噪声，经过很多步变成完全混乱的 $x_T$ （纯噪声） (What are Diffusion Models? | Lil’Log)； 训练时，模型学习反向的条件概率 $p_\theta(x_{t-1}|x_t)$，在生成时，从噪声 $x_T$ 开始，逐步去除噪声，还原出目标数据分布的样本 (What are Diffusion Models? | Lil’Log)。 由于真实的反向分布 $q(x_{t-1}|x_t)$ 无法直接得到，图中用红色虚线表示模型需要通过一些方法（比如变分下界）来间接优化这个过程 (What are Diffusion Models? | Lil’Log)。 经过足够多的反向去噪步骤，模型最终生成 $x_0$ 的新样本，实现了从噪声到数据的转变。

Diffusion 模型的正向过程通常会逐步加大噪声的强度。 比如，把 $t=1, \dots, T$ 步的噪声方差设置为 $\beta_1 < \beta_2 < \dots < \beta_T$，这样前期添加的噪声比较轻微，主要影响细节，后期添加的噪声比较强烈，大幅度破坏数据结构 (What are Diffusion Models? | Lil’Log)。 当步数 $T$ 足够大时，原始数据分布就会被完全“抹平”，变成各向同性的高斯分布 (What are Diffusion Models? | Lil’Log)。 在训练过程中，Diffusion 模型通过优化变分下界等目标函数，让每一步的去噪预测 $p_\theta(x_{t-1}|x_t)$ 尽可能接近真实的反向分布。 在经典的 DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Model) 中，这相当于训练一个神经网络，输入是含噪图像 $x_t$，输出是去噪后的图像 $x_{t-1}$。 训练好模型后，就可以用来生成新的数据了： 从一个随机的标准高斯噪声开始，反复应用训练好的去噪网络 $T$ 次，最终就能得到一个模型生成的数据样本。

生成质量与优势： 生成图像“又真又多”，训练“又稳又省心”。 Diffusion 模型在图像生成等任务中展现出了惊人的能力。 比如，Ho 等人使用 Diffusion 模型在无条件 CIFAR-10 数据集上取得了 9.46 的 Inception 分数和 3.17 的 FID (Frechet Inception Distance)，在 256x256 分辨率的 LSUN 数据集上，生成质量可以和当时的渐进式 GAN (ProgressiveGAN) 相媲美。 后续的研究进一步证实了 Diffusion 模型在图像生成质量上超越了 GAN： Dhariwal 等人在 ImageNet 数据集上比较发现，优化模型结构并引入一些简单的引导策略后，Diffusion 模型生成的图像，质量比当时最先进的 GAN 模型还要好。 他们的 Diffusion 模型在 ImageNet 128x128 上达到了 2.97 的 FID，在 256x256 和 512x512 上分别达到了 4.59 和 7.72 的 FID，都优于 BigGAN 等 GAN 模型； 即使把采样步数减少到只有 25 步（大大缩短生成时间），仍然可以获得和 BigGAN 相当的图像质量，而且生成的图像种类更丰富。

和 GAN 不同，Diffusion 模型不容易出现“模式崩溃” (mode collapse) 的问题， 也就是不会只生成几种“安全”的图像，而是能覆盖训练数据中各种各样的模式。 这要归功于 Diffusion 模型采用的是逐步逼近最大似然的训练方法，而不是 GAN 的对抗训练，避免了生成器只产生少数几种模式的局部最优解 (What are Diffusion Models? | Lil’Log)。 此外，由于训练目标是去噪重建，Diffusion 模型的训练过程相对稳定，不像 GAN 那样需要在生成器和判别器之间找到脆弱的平衡 (What are Diffusion Models? | Lil’Log)。 这种稳定性让 Diffusion 模型更容易训练和调优，研究人员可以专注于改进模型结构或噪声调度，而不用太担心训练崩溃。

采样策略： 生成速度可以“快慢可调”。 标准的 Diffusion 模型需要执行几十到上百步的迭代去噪采样，生成速度比较慢。 但是，近年来出现了很多加速采样的方法。 比如 DDIM (Denoising Diffusion Implicit Models) 提出了确定性的映射，可以用更少的步数生成样本，同时保持和随机扩散差不多的质量。 研究表明，合理地调整采样过程（比如通过引导或跳步），可以在 25 步这样很少的迭代次数下，仍然生成高质量的图像。 这些改进大大缩短了生成时间，让 Diffusion 模型在实际应用中变得更实用。 还有一些研究借鉴了 Langevin 动力学 和 ODE 求解 的方法，从连续时间的角度重新理解扩散过程，设计出更高效的采样算法，进一步在生成质量和速度之间找到平衡。 总的来说，Diffusion 模型可以根据需求灵活调整采样步数，在生成速度和样本质量之间进行权衡，这和 GAN 一次性生成的方式不同，更加灵活。

应用拓展： 从图像到文本，再到多模态的“万金油”。 虽然 Diffusion 模型最初在图像领域取得了突破，但它的思想正在被推广到文本和多模态生成任务中。 在 文本生成 方面，因为自然语言是离散的符号序列，直接加噪声比较困难。 但是研究人员已经提出了把离散文本映射到连续表示空间，再用 Diffusion 过程生成文本的方法。 比如 Diffusion-LM 模型就是先把句子嵌入到连续空间，通过扩散过程生成词嵌入序列，最后再解码成文本。 这种方法在 可控文本生成 上表现出色： 通过在去噪过程中加入引导信号，Diffusion-LM 可以在不重新训练模型的情况下，实现对生成文本的细粒度控制（比如句法结构），比以前基于 GAN 或强化学习的方法都要好。 虽然采样速度比较慢，但扩散文本模型展示了在 灵活控制语言生成 方面的巨大潜力。 在 多模态任务 中，Diffusion 模型已经成为图文生成的主力军。 比如，OpenAI 的 DALL-E 2 和谷歌的 Imagen 等模型，都使用了文本编码器 (Transformer) 和 图像扩散生成模型 相结合的架构，成功地生成了高分辨率、语义相关的图像。 这些模型先用 Transformer 提取文本描述的语义信息，再用这些信息来引导图像扩散模型生成图像，实现了 文本到图像 的跨模态内容创作。 还有 OpenAI 的 GLIDE 和 Stability.AI 的 Stable Diffusion 模型，也都是用 Diffusion 模型来实现图像生成和编辑，并且通过引导策略，展现出对文本指令的精准理解和对细节的出色刻画。 可以预见，随着研究的深入，Diffusion 模型将在语音生成、音频合成、视频生成等更多领域发挥作用，并且会和 Transformer 等架构结合，处理更复杂的多模态生成任务。

总结一下，Diffusion 模型通过前向加噪和反向去噪，实现了高质量的样本生成。 和传统的生成模型（比如 GAN）相比，它有 训练稳定、生成样本多样性高等优点 (What are Diffusion Models? | Lil’Log), 虽然采样速度慢一些，但可以通过算法改进来缓解。 它在图像领域的成功，也推动了在文本和多模态领域的探索，展现出成为通用生成模型的潜力。

3. Transformer 与 Diffusion 模型的比较与互补性 (优缺点对比)

Transformer 和 Diffusion 模型是目前生成领域的两大明星模型，它们各有千秋，而且在某些方面可以互相补充。 下面我们从生成质量、计算复杂度、训练稳定性等方面对它们进行比较，并探讨如何结合它们的优点：

• 生成质量： “术业有专攻”。 在各自擅长的领域，两种模型都能产生高质量的输出。 Transformer （尤其是大型预训练语言模型）在文本生成方面非常出色，可以生成连贯、语法正确的长篇文章； 它的自注意力机制让模型能够很好地理解上下文，生成上下文一致的内容。 在图像领域，Transformer 结合视觉令牌 (比如 VIT 模型或像素 CNN 等) 也能生成图像，但通常不如 Diffusion 模型或 GAN。 Diffusion 模型在图像和感知数据生成方面，目前质量更高，它能够生成逼真、细节丰富的图像。 比如，在图像清晰度和多样性评估指标 (如 FID) 上，Diffusion 模型已经超越 GAN 成为新的标杆。 但是在 文本生成 任务中，由于文本是离散的，Diffusion 模型直接应用比较困难，目前基于 Diffusion 的文本生成模型 (如 Diffusion-LM) 虽然展示出可控性优势，但在流畅度和训练效率上，还没有明显超越自回归 Transformer 模型。 所以，就 生成质量 而言： Transformer 在自然语言等序列建模上更成熟，Diffusion 模型在图像等连续信号的生成上更胜一筹。 未来随着文本 Diffusion 模型的改进，这个差距可能会缩小。

• 计算复杂度与生成效率： “各有侧重”。 Transformer 的注意力机制，理论上对于长度为 $n$ 的输入，有 $O(n^2)$ 的时间和空间复杂度，处理超长序列时效率会降低。 但是，和 RNN 每步都需要顺序计算的 $O(n)$ 复杂度相比，Transformer 可以并行处理整个序列 (Understanding the Transformer architecture for neural networks)。 这意味着，在训练或推理长文本时，Transformer 可以利用矩阵运算并行计算，充分发挥现代硬件的优势。 对于一次性生成输出 (比如文本生成，一次生成一个词的自回归过程)，Transformer 每步需要一次前向计算，总共需要的计算量和序列长度成线性关系。 相比之下，Diffusion 模型的生成过程需要执行多步迭代 (通常远远多于输出长度)。 标准的 Diffusion 模型如果设定 $T$ 步去噪，那么无论输出多长，都需要 $T$ 次神经网络推理，典型的 $T$ 在 50-100 步，明显高于 Transformer 随机采样一个句子所需的步数。 因此，在 生成效率 方面，Transformer 自回归生成通常更快，而 Diffusion 模型需要更多计算才能完成一次采样。 当然，随着 Diffusion 采样方法的改进 (比如前面提到的只需要 25 步就能生成高质量图像)，这个差异有所减小。 另外，在 并行化 方面，Diffusion 模型的每一步去噪本身也可以并行处理整张图像或整个序列的所有位置； 甚至一些研究把扩散步骤看作连续时间过程，试图通过并行模拟来降低总延迟。 但总的来说，Transformer 单步生成复杂度高但步数少，Diffusion 模型单步计算相对简单但需要多步迭代，两者在不同场景下计算成本不同： 对于短文本或低分辨率图像，Transformer 快速给出结果； 对于高分辨率大图像，Diffusion 模型可以逐步生成细节，虽然慢一些但质量更好。

• 训练稳定性： “都很稳”。 Transformer 的训练已经非常成熟，通过残差连接、LayerNorm 等设计，以及合理的学习率调整策略，可以稳定地训练数百层深的模型。 当然，Transformer 在训练超大规模语言模型时，也会遇到一些挑战，比如梯度问题、长程依赖导致的注意力分散等，需要通过改进正则化和初始化来解决。 但总的来说，Transformer 训练过程稳定可控，常见的问题 (比如模式崩溃) 比较少。 Diffusion 模型的训练本质上是对每个时间步的噪声条件下重建数据，相当于在每一步都进行有监督的回归 (或概率密度建模)，没有对抗训练，因此也非常稳定。 从训练的角度看，Diffusion 更接近传统的有监督学习，收敛过程平稳，不会像 GAN 那样发生崩溃或震荡 (What are Diffusion Models? | Lil’Log)。 它的损失函数 (通常是均方误差或交叉熵形式的变分下界) 性质良好，可以稳定下降。 不过，Diffusion 模型需要在训练中平衡不同扩散步骤的贡献 (噪声小时任务难，噪声大时任务简单)，这通常通过对不同 $t$ 采样加权训练或优化调度来解决。 总的来说，两种模型在训练稳定性上都表现良好，Transformer 经过多年的优化已经非常可靠； Diffusion 模型由于避开了对抗训练，也展现出稳定收敛的优势。 相对而言，GAN 等模型容易出现的不稳定性和模式崩溃，在这两类模型中都不明显。

• 模型规模与内存占用： “大模型时代，各有挑战”。 Transformer 的参数量可以非常大 (GPT-3 有 1750 亿参数)，但训练时主要的瓶颈在于 注意力机制的内存消耗，它会随着序列长度的平方增长。 不过，已经有很多高效注意力变体 (比如稀疏注意力、低秩近似等) 来减轻这个问题。 Diffusion 模型的参数量，主要由去噪网络 (通常是 U-Net 或 Transformer 等架构) 决定，如果生成高分辨率图像，网络就需要更宽更深。 同时，Diffusion 训练需要保存多个时间步的损失计算 (或者通过随机采样时间步简化)，总体的显存开销和一个同等规模的判别模型差不多，不会像 GAN 那样需要同时训练两个网络而翻倍。 但是，Diffusion 模型在采样阶段需要保存每一步的中间结果进行迭代。 综合来看，在内存占用上没有绝对的优劣： Transformer 在处理极长序列时可能更吃力，而 Diffusion 在处理高维数据 (比如大图像) 时网络需要更大容量。

互补性与结合： “强强联合，更上一层楼”。 考虑到 Transformer 擅长序列建模、Diffusion 擅长高质量采样的特点，将两者结合，有望发挥各自的优势。 在 大语言模型 领域，研究人员开始探索用 Diffusion 模型来提高文本生成的可控性和多样性，同时利用 Transformer 提供的语言理解能力。 比如前面提到的 Diffusion-LM 模型，就将 Transformer 用作去噪网络的一部分： 通过 Transformer 编码上下文，并用它来引导 Diffusion 过程生成文本嵌入，让生成结果既符合条件约束，又保持文本的流畅性。 这种结合利用了 Transformer 强大的 条件建模和特征表示能力，以及 Diffusion 模型的 全局生成调整能力 (可以在任意步骤根据全局信息微调输出)。 在多模态生成中，Transformer 和 Diffusion 的结合更加自然，比如 文本到图像生成 中，通常使用 Transformer 编码文本语义，再将 Diffusion 模型作为解码器生成图像。 这种架构已经在 DALL-E 2、Imagen 等模型中取得了成功，证明了两者的互补潜力。 另一个思路是，利用 Transformer 快速生成一个初始结果，再用 Diffusion 模型对它进行细化 (比如超分辨率或细节完善)。 例如，可以先用 Transformer 语言模型生成一段文本草稿，然后通过一个 Diffusion 模型迭代修改某些词语，使文本满足特定要求 (类似人类修改润色的过程)。 这样的 两阶段生成流程，将 Transformer 的速度和 Diffusion 的可控性结合起来，有望产生更高质量的结果。

当然，两种模型的结合也面临挑战。 比如，将 Diffusion 过程引入语言模型，需要设计有效的离散表示和高效的采样算法，否则可能会得不偿失。 但总的来说，Transformer 与 Diffusion 各自的优势具有互补性： 前者擅长捕捉结构和语义信息，后者擅长确保生成结果的逼真度和多样性。 在未来的大模型中，巧妙地融合这两种范式 (比如使用 Transformer 建模全局语义结构，Diffusion 微调局部细节)，可能会成为提升生成效果的一条可行路径。

4. 实验数据与文献支持 (实验证据)

为了保证上述分析的严谨性，我们引用了一系列最新的研究文献和实验结果，总结如下：

• Transformer 模型性能： “翻译任务的巨大飞跃”。 Vaswani 等人提出 Transformer 时，在机器翻译任务上进行了详细的实验。 在 WMT2014 英德翻译上，Transformer 大幅提升了 BLEU 分数，达到 28.4，比当时最好的模型高出超过 2 分； 在英法翻译上，单模型 BLEU 达到 41.8，而训练成本却远低于之前的模型。 这些数据证明了 Transformer 不仅效果更好，训练效率也更高。 他们的消融实验还表明，多头注意力和残差正则化对于性能提升至关重要。 比如，取消多头机制会导致模型难以同时捕捉不同关系，性能明显下降。 另外，一些后续研究针对 Transformer 的长序列性能进行了测试，发现标准自注意力在 512 以上长度时，内存和计算成本较高，这促使了 Transformer-XL、Sparse Transformer 等改进模型的出现，以支持更长范围的依赖捕捉。

• Diffusion 模型优越性： “图像生成的新王者”。 Ho et al. (2020) 的工作首次在严格的实验中展示了 Diffusion 模型的竞争力。 他们报告在 CIFAR-10 上，Diffusion 模型生成的图像质量 (IS 和 FID 指标) 达到了甚至超过了 GAN 的水平。 随后，Dhariwal & Nichol (2021) 的研究通过一系列消融实验，找到了更优的模型结构，使得 Diffusion 模型的图像生成质量全面超越 GAN。 比如，在 ImageNet 128x128 无条件生成上，Diffusion 模型的 FID=2.97，优于当时最好的 BigGAN 的 FID ≈ 5； 在有条件生成中，通过分类器引导 (diffusion guidance)，FID 进一步降至 3.x 的水平，创下图像生成的新纪录。 更重要的是，他们发现 Diffusion 模型在 覆盖数据多样性 方面表现更好： 即使生成的图像更清晰，模型仍然保留了训练集中各种不同模式 (mode) 的样本分布。 相比之下，GAN 常出现的模式崩溃会漏掉某些模式的样本。 这些实验数据有力地支持了前面我们对 Diffusion 模型优势的论述。

• Diffusion 与 GAN 对比： “稳定性与多样性的胜利”。 一些研究专门对比了 Diffusion 模型和 GAN 的性能。 除了上述 FID 比较外，研究人员还在人类评估中对比了主观质量，发现 基于 Diffusion 的图像更逼真自然。 学术调查也指出，GAN 训练不稳定，并且需要仔细调整超参数，而 Diffusion 模型训练更可控，它的性能提升主要来自网络结构和采样策略的改进，而不是对抗博弈的技巧 (What are Diffusion Models? | Lil’Log)。 这印证了我们在第 2 节中的分析，即 Diffusion 模型 训练更稳定，没有模式崩溃，但生成效率偏低。 针对效率问题的实验也有报告： 比如 Diffusion-LM 工作的补充实验显示，在生成长度约为 20 的句子时，采样 200 步的 Diffusion 模型比自回归 Transformer 慢一个数量级，但如果使用更少的扩散步数 (比如 50 步)，可以加速但会略微损失句子流畅度。 这种权衡也在图像领域观察到： 比如前面提到的 25 步 Diffusion 采样，虽然质量略低于 100 步，但仍然可以与 GAN 相媲美。 因此，文献数据支持了这样一个观点： Diffusion 模型可以通过牺牲一定的采样步数来换取速度，同时仍然保持优异的质量，不同的应用可以根据需求在这两者之间权衡。

• Transformer 与 Diffusion 结合： “1+1 > 2 的潜力”。 尽管相关工作还处于起步阶段，但已经有一些文献探索了两种模型结合的潜力。 比如 Li et al. 提出的 Diffusion-LM 证明，通过在 Transformer 编码的语义空间中执行 Diffusion 过程，可以实现比传统方法更强的文本属性控制和多样性。 在图像生成方面，Rombach 等人提出的 Latent Diffusion Models (2022) 将图像先编码到低维潜空间，再用 Transformer 对文本引导该潜空间的 Diffusion 生成，高效地生成了高分辨率图像，同时降低了计算开销。 这些研究为 Transformer 和 Diffusion 的互补性提供了佐证： Transformer 提供全局语义建模，Diffusion 承担细节生成和优化，两者结合能够产生比单一模型更好的结果。 虽然目前大部分这类融合模型还在实验室阶段，但初步的结果令人鼓舞。

总而言之，大量的 最新文献和实验 支持了本文对 Transformer 和 Diffusion 模型的分析判断。 Transformer 已经被证明在 NLP 任务中性能卓越，并且可以扩展到大规模训练； Diffusion 模型则在图像等生成任务中后来居上，表现出色。 它们各自的优势和局限性在实验中得到了量化体现，也为我们思考如何将两者结合提供了依据。

5. 未来研究方向与展望 (未来趋势)

尽管 Transformer 和 Diffusion 模型都取得了巨大的成功，但在实际应用和理论研究中，仍然有一些问题需要解决。 面向未来，我们可以从以下几个方向展望两者的发展和融合：

• 提升 Transformer 对长序列的处理能力： “更长的记忆，更强的推理”。 目前标准 Transformer 的自注意力机制在长序列上计算和存储成本过高，限制了它在超长文本或高分辨率输入上的应用。 未来的研究可能会在 稀疏注意力、低秩近似、分层模型 等方面取得突破，让 Transformer 能够高效处理更长的上下文。 同时，新的位置编码或偏置机制 (比如 ALiBi (Understanding the Transformer architecture for neural networks)) 可以改进模型在长序列上的泛化能力。 解决这些问题，将使 大语言模型 拥有更长的记忆和更强的推理能力，适应例如整篇小说、生物基因序列等超长输入的生成任务。

• 加速 Diffusion 模型的采样过程： “更快，才能更实用”。 虽然已经有 DDIM、DPM-Solver 等方法将 Diffusion 采样步数显著减少，但 Diffusion 模型在实时交互应用中仍然显得较慢。 未来的研究方向包括 优化扩散过程的数值解 (比如通过更高阶的 ODE/PDE 求解器)、模型蒸馏 (将多步扩散浓缩为单步生成模型) 以及最近提出的 一致性模型 等新范式。 这些努力的目标是，在保留 Diffusion 模型生成质量优势的同时，将采样速度提升到与自回归 Transformer 相当的水平。 如果成功，Diffusion 模型在文本对话、实时图像生成等需要即时响应的场景中，将变得更加实用。

• Transformer 与 Diffusion 深度融合的新架构： “更紧密的合作”。 目前 Transformer 和 Diffusion 的结合，大多停留在管道式或条件引导式的松散结合上。 未来有待探索的是 更加紧密融合的模型架构。 一种可能是设计统一的网络，既能像 Transformer 一样编码输入，又能执行 Diffusion 式的生成优化。 例如，在大语言模型中，引入 Diffusion 过程作为生成结果的 refinement： 模型先快速生成一个草稿 (Transformer 阶段)，然后在隐空间对草稿进行 Diffusion 微调，以修正不一致或加入额外约束 (Diffusion 阶段)。 这种融合可能需要创新性的训练目标，将自回归损失和 Diffusion 损失结合起来共同优化。 随着对两类模型工作原理理解的深入，我们或许能找到 在单一框架内同时实现并行注意力建模和渐进式精细生成 的方法，打造新一代高效且强大的生成模型。

• 多模态与跨领域应用： “更全面的能力”。 未来的 AI 模型很可能需要同时处理文本、图像、音频、视频等多种模态的数据。 Transformer 已经在语言和视觉领域广泛应用，Diffusion 模型则在图像、语音合成等方面展现威力。 一个重要的方向是，在统一的多模态模型中结合 Transformer 和 Diffusion 的优势。 例如，开发一个模型，利用 Transformer 提取文本、图像的跨模态表示，再通过 Diffusion 过程生成高质量的多模态输出 (比如根据一段文字生成对应的图像和配乐)。 这样的系统需要解决不同模态之间的 对齐和交互 问题，而 Transformer 提供的对齐机制和 Diffusion 提供的逐步细化能力将在其中发挥关键作用。 通过跨领域的协同研究，我们有望建立起能够 理解多模态语义并生成多模态内容 的通用生成模型。

• 理论统一与解释性： “更深入的理解”。 Transformer 和 Diffusion 模型分别从注意力机制和概率生成过程出发，背后的理论基础有所不同。 前者侧重序列建模和表示学习，后者源于统计物理和概率密度建模。 未来一个有吸引力的研究课题是 统一这两种范式的理论框架。 例如，最近一些工作将 Diffusion 模型解释为在高维空间执行梯度下降 (得益于得分匹配理论)，而注意力机制也可以看作在序列空间提取相关特征的过程。 寻找二者的共通点，也许能揭示深度生成模型的一般原理。 此外，Transformer 的注意力权重可以提供一定的可解释性，Diffusion 逐步还原的过程也直观可视。 如何将二者的 可解释性优势结合，构建更透明的生成模型，也是未来值得探索的方向。

展望未来，大语言模型和生成模型领域可能会朝着 更大规模、更强泛化、更高效率 的方向发展。 Transformer 和 Diffusion 模型作为目前最有前景的两类模型，有望通过相互借鉴和融合来应对这些挑战。 也许在不久的将来，我们会看到这样一种生成模型： 它既有 Transformer 对上下文和结构的敏锐洞察力，又具备 Diffusion 模型逐步完善细节的创造能力。 这样的模型将在文本、图像乃至跨模态生成任务中达到前所未有的高度，为人工智能生成创造领域开辟新的篇章。