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概述 https://github.com/FasterDecoding/Medusa Medusa 是自投机领域较早的一篇工作，对后续工作启发很大，其主要思想是 multi-decoding head + tree attention + typical acceptance(threshold)。Medusa 没有使用独立的草稿模型，而是在原始模型的基础上增加多个解码头（MEDUSA heads），并行预测多个后续 token。 正常的LLM只有一个用于预测 \(t\) 时刻token的head。Medusa 在 LLM 的最后一个 Transformer层之后保留原始的 LM Head，然后额外增加多个（假设是 \(k\) 个） 可训练的Medusa Head（解码头），分别负责预测 \(t+1,t+2,...,\) 和 \(t+k\) 时刻的不同位置的多个 Token。 Medusa 让每个头生成多个候选 token，而非像投机解码那样只生成一个候选。然后将所有的候选结果组装成多个候选序列，多个候选序列又构成一棵树。再通过树注意力机制并行验证这些候选序列 。 原理...

SigLIP 概述 CLIP自提出以来在zero-shot分类、跨模态搜索、多模态对齐等多个领域得到广泛应用。得益于其令人惊叹的能力，激起了研究者广泛的关注和优化。 目前对CLIP的优化主要可以分为两大类： 其一是如何降低CLIP的训练成本； 其二是如何提升CLIP的performance。 对于第一类优化任务的常见思路有3种。 优化训练架构，如 LiT 通过freezen image encoder，单独训练text encoder来进行text 和image的对齐来加速训练； 减少训练token，如 FLIP 通过引入视觉mask，通过只计算非mask区域的视觉表征来实现加速（MAE中的思路） 优化目标函数，如 CatLIP 将caption转为class label，用分类任务来代替对比学习任务来实现加速。 对于第二类提升CLIP的performance最常用和有效的手段就是数据治理，即构建高质量、大规模、高多样性的图文数据，典型的工作如：DFN。 SigLIP这篇paper 提出用sigmoid...

ControlNet应该算是2023年文生图领域最重要的工作，它让文生图模型Stable Diffusion实现了文本之外的可控生成，让AI绘画实现了质的飞跃。这篇文章我们将简单总结一下ControlNet技术细节。 模型设计 ControlNet的模型结构如下所示，这里是直接复制一份SD的上半部分：Encoder和中间的Middle Block。 ControlNet的输入和原始的SD一样，包括noisy latents、time embedding以及text embedding。除此之外，ControlNet还需要引入额外的condition，这个condition是和原图一样大小的图像，比如canny边界图或者人体骨架图。这里并没有像SD那样采用VAE对condition进行编码，而...