Adobe Firefly 技术浅析（二）：Transformer生成模型

Adobe Firefly 的图像生成技术不仅依赖于生成式对抗网络（GAN），还引入了基于 Transformer 的生成模型。Transformer 模型在处理长距离依赖关系和生成复杂图像结构方面具有显著优势。

1. 基本原理

1.1 Transformer 模型简介

Transformer 模型最初由 Vaswani 等人在 2017 年提出，用于自然语言处理（NLP）任务。其核心是自注意力机制（Self-Attention），能够捕捉输入数据中长距离的依赖关系。在图像生成任务中，Transformer 模型将图像表示为一系列的像素或图像块（patches），然后利用自注意力机制生成新的图像。

1.2 自注意力机制

自注意力机制是 Transformer 的核心，其工作原理如下：

1.输入表示：将输入数据（如图像）表示为一系列的向量（tokens）。

2.计算注意力权重：对于每个向量，计算其与其他所有向量的相似度，得到注意力权重。

3.加权求和：根据注意力权重，对所有向量进行加权求和，得到每个向量的上下文表示。

4.输出表示