Qihoo-T2X

Qihoo-T2X – 360 AI 研究院和中山大学开源的高效多模态生成模型

Qihoo-T2X是什么

Qihoo-T2X 是由360 AI 研究院与中山大合开发的一款高效多模态生成模型，基于代理标记化扩散 Transformer（PT-DiT）架构。该模型引入了稀疏代理标记注意力机制，显著减少了传统扩散 Transformer 在全局自注意力计算中的冗余，结合窗口注意力和移位窗口注意力，提升了细节建模的能力。Qihoo-T2X 可支持多项任务，包括文本到图像（T2I）、文本到视频（T2V）以及文本到多视图（T2MV）生成。

Qihoo-T2X的主要功能

• 文本到图像生成：根据用户输入的文本描述，生成高质量且分辨率极高的图像，确保生成内容与文本描述高度一致，适合用于创意设计和艺术创作等领域。
• 文本到视频生成：能够根据文本描述生成连贯的视频内容，支持动态场景和视频序列的生成，适用于视频创作和动画制作。
• 文本到多视图生成：根据文本描述生成同一物体或场景的多角度图像，适合于3D对象的多视角展示，支持虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用。
• 高效生成能力：基于优化的代理标记化注意力机制，显著降低了计算复杂度，使得高分辨率图像和长视频的生成更加高效，从而减少了训练和推理成本。

Qihoo-T2X的技术原理

• 代理标记化注意力机制：传统的扩散 Transformer 采用全局自注意力机制，计算复杂度较高且存在冗余。PT-DiT 通过在每个时空窗口内计算平均标记作为代理标记，减少了计算量，并通过交叉注意力机制将全局语义信息注入所有潜在标记，确保有效的信息传播。
• 窗口注意力与移位窗口注意力：为增强局部细节建模，PT-DiT 引入窗口注意力机制，针对局部窗口内的标记进行自注意力计算。移位窗口注意力机制则用于避免窗口划分造成的“网格效应”，进一步提升生成质量。
• 稀疏代理标记的高效处理：通过稀疏代理标记机制，PT-DiT 在处理高分辨率图像和长视频时，显著降低了计算复杂度，同时保持生成内容的质量。
• 多任务适应能力：PT-DiT 的架构设计允许其无缝适应图像生成、视频生成和多视图生成等多种任务，无需进行重大结构调整。

Qihoo-T2X的项目地址

• 项目官网：https://360cvgroup.github.io/Qihoo-T2X/
• GitHub仓库：https://github.com/360CVGroup/Qihoo-T2X
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2409.04005

Qihoo-T2X的应用场景

• 创意设计与艺术创作：基于文本描述，快速生成高质量艺术图像，支持多种风格，助力设计流程，加速艺术家的创意灵感。
• 视频内容生成：生成连贯的动画视频，适合于广告、宣传以及动画制作，降低视频创作的成本和时间。
• 教育与培训：生成教学用图像和视频，帮助学生理解复杂概念，支持虚拟实验室和动态教学资源。
• 娱乐与游戏开发：生成虚拟场景、角色和动态内容，适用于游戏开发、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用，提升用户沉浸感。
• 广告与营销：快速生成个性化的广告图像和视频，提高营销效果，满足品牌视觉内容的需求。