大模型具身智能機(jī)器人AIGC與擴(kuò)散學(xué)習(xí)

大模型具身智能機(jī)器人AIGC與擴(kuò)散學(xué)習(xí)1主要內(nèi)容23TransformerVisionTransformer（ViT）StableDiffusion（SD）1TransformerTransformer基本原理：綜覽4Attentionisallyouneed

1.Input：接受輸入數(shù)據(jù)，通過輸入tokenizer和Embedding預(yù)處理；

2.Encoder（編碼器）：由多個(gè)相同的層（Nx）堆疊而成。每一層包括多頭自注意力機(jī)制（Multi-HeadAttention）和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FeedForward），并且每個(gè)子層后都進(jìn)行加和歸一化（Add&Norm）；

3.Decoder（解碼器）：解碼器也由多個(gè)相同的層（Nx）堆疊而成，每層包括一個(gè)額外的掩碼多頭自注意力機(jī)制（MaskedMulti-HeadAttention），用于處理輸入數(shù)據(jù)的注意力計(jì)算。此外，解碼器還包括與編碼器類似的多頭自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

4.輸出（Output）：解碼器的輸出通過線性層（Linear）和Softmax函數(shù)，生成最終的輸出概率分布（OutputProbabilities）。Tranformer模型架構(gòu)4.輸出3.Decoder2.Encoder1.輸入Transformer基本原理：Encoder51.tokenizer（分詞器）：文本輸入首先通過分詞器進(jìn)行處理，將句子分割成獨(dú)立的詞語或子詞單元。例如，句子"yejiangchen"被分割成三個(gè)獨(dú)立的詞：ye，jiang，和chen；2.Embedding（詞嵌入）：分詞后的詞語被轉(zhuǎn)換為向量表示，通過詞嵌入層（EmbeddingLayer）生成對(duì)應(yīng)的詞向量。這些向量表示保留了詞語的語義信息，便于后續(xù)處理。

yejiangchen2.EncoderTransformer基本原理:Encoder61.positionalencoding（位置編碼）：由于Transformer模型沒有內(nèi)置的順序信息，需要通過位置編碼來添加位置信息。位置編碼使用正弦和余弦函數(shù)來生成，位置編碼的關(guān)鍵點(diǎn)是將數(shù)值控制在-1到1之間；2.Attention（注意力）：需要引入三個(gè)矩陣，分別是Q（Query），K（Key）和V（Value）。注意力機(jī)制需要引入三個(gè)矩陣，分別是Q（Query），K（Key），和V（Value）。注意力機(jī)制的計(jì)算過程如下：首先，將輸入向量（X）分別通過三個(gè)權(quán)重矩陣得到Q，K，V矩陣；然后，計(jì)算Q和K的點(diǎn)積，并進(jìn)行縮（Scale）操作，得到注意力得分；對(duì)得分進(jìn)行Softmax處理，得到注意力權(quán)重；最后，將注意力權(quán)重與V矩陣相乘，得到最終的注意力輸出。Attention機(jī)制拆解2.EncoderTransformer基本原理:Encoder7Multi-HeadAttention機(jī)制拆解3.Multi-HeadAttention（多頭注意力）：多頭注意力機(jī)制通過并行計(jì)算多個(gè)注意力頭，使模型能夠捕捉到輸入序列中不同位置之間的關(guān)系。具體過程如下：ScaledDot-ProductAttention（縮放點(diǎn)積注意力）：每個(gè)注意力頭都進(jìn)行縮放點(diǎn)積注意力計(jì)算，包括線性變換、縮放、Softmax和加權(quán)求和。并行計(jì)算多個(gè)注意力頭：輸入向量（X）通過多個(gè)注意力頭并行計(jì)算，得到多個(gè)注意力輸出（Z1,Z2,...,Zh）。連接注意力頭的輸出：將所有注意力頭的輸出連接（Concat）在一起，得到一個(gè)新的表示。線性變換：對(duì)連接后的表示進(jìn)行線性變換，生成最終的注意力輸出（Z）。2.EncoderTransformer基本原理:Encoder8Add&Norm機(jī)制拆解1.Add（加法）：在Z的基礎(chǔ)上加一個(gè)殘差塊X，防止在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中發(fā)生退化問題。殘差連接（ResidualConnection）通過將輸入直接添加到輸出，使模型能夠更有效地訓(xùn)練深層網(wǎng)絡(luò)。

2.Normalize（歸一化）：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，以保證每層的輸入具有相同的分布，進(jìn)而加速訓(xùn)練并提高模型的穩(wěn)定性。

3.Feed-ForwardNetworks（前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）：編碼器的每一層包含一個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由兩個(gè)線性變換層和一個(gè)激活函數(shù)ReLU組成。輸入數(shù)據(jù)通過第一個(gè)線性變換層（weightlayer），進(jìn)行ReLU激活，最后通過第二個(gè)線性變換層（weightlayer），生成最終的輸出。2.EncoderTransformer基本原理：Decoder91.Decoder（解碼器）：與Encoder塊相比，Decoder塊多了一個(gè)MaskedMulti-HeadAttention。這個(gè)額外的MaskedMulti-HeadAttention是Decoder與Encoder的主要區(qū)別之一。Decoder的輸入分為兩類：一種是訓(xùn)練時(shí)的輸入，一種是預(yù)測(cè)時(shí)的輸入；2.paddingmask（填充掩碼）：填充掩碼用于處理變長序列，將填充的部分標(biāo)記為無效，以避免這些填充部分對(duì)模型訓(xùn)練產(chǎn)生影響；3.sequencemask（序列掩碼）：序列掩碼用于解碼器的MaskedMulti-HeadAttention中，確保解碼器只能看到當(dāng)前位置之前的序列，防止模型在生成序列時(shí)“偷看”未來的信息。3.Decoder2.Encoder2VisionTransformer（ViT）VisionTransformer（ViT）基本原理（pytorch）111.LinearProjectionofFlattenedPatches模塊（Embedding層）：將輸入的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可以輸入到Transformer編碼器中的序列化表示，其中包括了patch+position+learnableembedding。

2.Transformerencoder（Transformer編碼層）：向量表示被輸入到Transformer編碼器中。每個(gè)Transformer編碼器包含多頭自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于捕捉全局信息和學(xué)習(xí)特征表示。這一部分是VisionTransformer中最關(guān)鍵的組件。

3.MLPHead（用于分類的全連接層）：在經(jīng)過一系列Transformer編碼器之后，模型的輸出會(huì)被送入一個(gè)包含多層感知機(jī)（MLP）的輸出層中，用于最終的分類或其他計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。VisionTransformer（ViT）架構(gòu)VisionTransformer（ViT）基本原理（pytorch）121.LinearProjectionofFlattenedPatches模塊：（1）將輸入的原始圖像切分成大小相同的圖像塊，以ViT-B/16為例，將輸入圖片(224x224)按照16x16大小的Patch進(jìn)行劃分，劃分后會(huì)得到16×16=196，每個(gè)Patch數(shù)據(jù)shape為[16,16,3]；（2）對(duì)于每個(gè)圖像塊，通過一個(gè)線性變換（一個(gè)卷積層）將其映射成一個(gè)一維特征向量，也稱為PatchEmbedding。以ViT-B/16為例：每個(gè)Patch數(shù)據(jù)通過映射得到一個(gè)長度為768的向量，即[16,16,3]->[768]；（3）串聯(lián)所有PatchEmbedding：將所有圖像塊經(jīng)過PatchEmbedding后得到的向量表示串聯(lián)在一起，形成一個(gè)序列化的特征矩陣。以ViT-B/16為例，將196個(gè)Patchs串聯(lián)起來，最終組成[197,768]的二維token向量，token的個(gè)數(shù)是197（196

patch+1

classtoken），維度是768。

VisionTransformer（ViT）架構(gòu)VisionTransformer（ViT）基本原理（pytorch）132.Transformerencoder（Transformer編碼層）：Transformer編碼層是ViT的核心部分，通過將輸入的圖像劃分為固定大小的圖像塊，并通過線性投影、位置編碼和可學(xué)習(xí)類嵌入轉(zhuǎn)換為序列化表示，然后通過多頭自注意力機(jī)制捕捉不同位置之間的依賴關(guān)系。每個(gè)編碼層包含前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和加法歸一化層，以提取和強(qiáng)化特征表示，多個(gè)編碼器層的堆疊使得輸入序列的特征表示逐步被提取和強(qiáng)化。

VisionTransformer（ViT）架構(gòu)VisionTransformer（ViT）基本原理（pytorch）143.MLPHead（用于分類的全連接層）：在經(jīng)過Transformer編碼器處理后，得到的類嵌入向量包含了整個(gè)輸入圖像的信息，并被送入多層感知機(jī)（MLP）進(jìn)行分類處理。MLP由多個(gè)全連接層和激活函數(shù)組成，經(jīng)過一系列線性變換和非線性激活后，生成用于分類的輸出向量，最后通過Softmax函數(shù)轉(zhuǎn)換為類別概率分布，完成最終的分類任務(wù)。

VisionTransformer（ViT）架構(gòu)3StableDiffusionStableDiffusion基本原理16Diffusionmodel：擴(kuò)散模型是生成模型，用于生成與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似的數(shù)據(jù)。從根本上講，擴(kuò)散模型的工作原理是通過連續(xù)添加高斯噪聲破壞訓(xùn)練數(shù)據(jù)，然后通過學(xué)習(xí)反轉(zhuǎn)這個(gè)噪聲過程來恢復(fù)數(shù)據(jù)。訓(xùn)練后，可以使用擴(kuò)散模型通過簡單地通過學(xué)習(xí)的去噪過程傳遞隨機(jī)采樣的噪聲來生成數(shù)據(jù)。前向過程（forwardprocess）：又稱為擴(kuò)散過程（diffusionprocess），整體是一個(gè)參數(shù)化的馬爾可夫鏈。從初始數(shù)據(jù)分布出發(fā)，每步在數(shù)據(jù)分布中添加高斯噪音，持續(xù)T次

反向過程（reverseprocess）:和前向過程同理，反向過程也是一個(gè)馬爾可夫鏈。StableDiffusion訓(xùn)練過程17StableDiffusion的整個(gè)訓(xùn)練過程在最高維度上可以看成是如何加噪聲和如何去噪聲的過程，并在針對(duì)噪聲的“對(duì)抗與攻防”中學(xué)習(xí)到生成圖片的能力。StableDiffusion整體的訓(xùn)練邏輯也非常清晰：從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選擇一個(gè)訓(xùn)練樣本；從K個(gè)噪聲量級(jí)隨機(jī)抽樣一個(gè)timestep；將timestep對(duì)應(yīng)的高斯噪聲添加到圖片中；將加噪圖片輸入U(xiǎn)-Net中預(yù)測(cè)噪聲；計(jì)算真實(shí)噪聲和預(yù)測(cè)噪聲的L2損失；計(jì)算梯度并更新SD模型參數(shù)。StableDiffusion訓(xùn)練過程18SD模型是生成式模型：輸入可以是文本、文本和圖像、以及更多控制條件等，輸出是生成的圖像；SD模型屬于擴(kuò)散模型：擴(kuò)散模型的特點(diǎn)是生成過程分步化與可迭代，這讓整個(gè)生成過程更加靈活，同時(shí)為引入更多約束與優(yōu)化提供了可能；SD模型是基于Latent的擴(kuò)散模型：將輸入數(shù)據(jù)壓縮到Latent隱空間中，這比起常規(guī)擴(kuò)散模型，大幅提高計(jì)算效率的同時(shí)，降低了顯存占用，成為了SD模型破圈的關(guān)鍵一招。StableDiffusionUNet模型結(jié)構(gòu)19U-Net是Stable