北大、北邮、华为开源纯卷积DiC: 3x3卷积实现SOTA性能比DiT快5倍
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当整个 AI 视觉生成领域都在 Transformer 架构上「卷生卷死」时,一项来自北大、北邮和华为的最新研究却反其道而行之,重新审视了深度学习中最基础、最经典的模块——3x3 卷积。
他们提出的 DiC (Diffusion CNN),一个纯卷积的扩散模型,不仅在性能上超越了广受欢迎的 Diffusion Transformer (DiT),更在推理速度上实现了惊人的提升。这项工作证明了,经过精心设计,简单的卷积网络依然能在生成任务中登峰造极。
论文标题:DiC: Rethinking Conv3x3 Designs in Diffusion Models
论文链接:https://arxiv.org/abs/2501.00603
项目主页/代码:https://github.com/YuchuanTian/DiC
引言
从 Stable Diffusion 到 Sora,基于 Transformer 的扩散模型已经成为 AIGC 领域的绝对主流。它们强大的可扩展性和卓越的生成效果令人惊叹,但也带来了巨大的计算开销和缓慢的推理速度,成为实际应用中的一大瓶颈。
我们真的只能在 Transformer 这条路上走到底吗?
在这篇论文中,研究者们给出了一个响亮的否定答案。他们大胆地抛弃了复杂的自注意力机制,回归到了最纯粹的 3x3 卷积,并构建了一个兼具速度与性能的全新扩散模型架构——DiC。
返璞归真:为什么选择 3x3 卷积
在 AI 硬件和深度学习框架(如 cuDNN)的加持下,3x3 卷积是硬件支持最好、优化最彻底的算子之一。得益于像 Winograd 这样的高效算法,它的计算速度远超其他类型的操作,是实现高吞吐量的关键。
然而,3x3 卷积也存在一个致命弱点:感受野受限。这使得它在需要全局信息的生成任务中,天然弱于拥有全局感受野的 Transformer。之前的工作大多认为,Transformer 中的自注意力机制是大型生成模型 Scaling Law 的关键。
DiC 的作者们正是要挑战这一「常识」。
DiC 的基本模块主要由两个 Conv3x3 组成
DiC 的进化之路:从平庸到卓越
研究者们并非简单地堆叠卷积层。他们通过一系列精巧的设计,一步步将一个平庸的卷积网络打造成了性能怪兽。这个过程清晰地展现在了论文的路线图(Roadmap)中:
架构选择:U-Net Hourglass 是关键
研究发现,对于纯卷积模型,传统的 U-Net 沙漏型架构比 Transformer 中流行的直筒形 Transformer 堆叠架构更有效。通过编码器中的下采样和解码器中的上采样,模型可以在更高层级用同样的 3x3 卷积核覆盖更广的原始图像区域,从而有效弥补了感受野不足的问题。在此基础上,DiC 减少了跳连的频率,降低了 U-Net 频繁跳连带来的计算冗余。
全方位的条件注入
优化为了让模型更精准地响应条件(如类别、文本等),DiC 进行了一套精密的「三连击」优化。首先,它采用分阶段嵌入(Stage-Specific Embeddings),为 U-Net 不同层级的特征提供专属的、维度匹配的条件嵌入。其次,通过实验确定了最佳的注入位置,让条件信息在卷积块的中间层介入,以最高效地调制特征。最后,DiC 引入了条件门控(Conditional Gating)机制*,通过动态缩放特征图,实现了对生成过程更精细的控制。这套组合拳确保了条件信息被恰到好处地利用,极大地提升了模型的生成质量。
激活函数替换
将常用的 SiLU 替换为 GELU,带来了一定的效果提升。
惊人的实验结果:性能与速度双丰收
超越 DiT,性能更优
在同等计算量(FLOPs)和参数规模下,DiC 在各个尺寸上都显著优于 DiT。以 XL 尺寸为例,DiC-XL 的 FID 分数(越低越好)从 DiT-XL/2 的 20 降低到了 13,IS 分数(越高越好)也大幅提升,生成图像的质量和多样性都更胜一筹。
DiC 生成能力的超越已经足够亮眼,而速度的优势则更具颠覆性。由于纯卷积架构对硬件的高度友好,DiC 的推理吞吐量(Throughput)远超同级别的 Transformer 模型。例如,在相同模型参数量和算力的情况下,DiC-XL 的吞吐量达到了 313.7,是 DiT-XL/2(66.8)的近 5 倍!
Scaling Law 上的探索
研究者们积极探索 DiC 图像生成能力的上限,发现模型收敛速度快。当不使用 cfg 时,在相同设定下 DiC 的收敛速度是 DiT 的十倍;在使用 cfg 时,FID 可以达到 2.25。
DiC 生成效果出众,输出图像十分逼真
大图上的探索
当生成图像尺寸扩大时,Transformer 的二次方复杂度问题会急剧恶化。而 DiC 的线性复杂度使其优势更加突出。实验表明,在 512x512 分辨率下,DiC-XL 模型可以用比 DiT-XL/2 更少的计算量,远超后者的速度,达到更好的生成效果。
结论与展望
DiC 的出现,有力地挑战了「生成模型必须依赖自注意力」的固有观念。它向我们展示了,通过深入的理解和精巧的架构设计,简单、高效的卷积网络依然可以构建强大的生成模型。卷积,在视觉 AIGC 的广阔天地中仍然大有可为!
论文已被 CVPR2025 接收,更多内容,请参考原论文。

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