Sora 在 2025 年初的惊艳表现成为了新的标杆，激励着所有研究文生视频的人士争相追赶。每个研究者都怀着复现 Sora 成果的渴望，争分夺秒地努力着。
根据 OpenAI 披露的技术报告，Sora 的一个重要创新点是将视觉数据转换为 patch 的统一表示形式，并通过 Transformer 和扩散模型相结合，展现了出色的扩展性。随着报告的发布，Sora 的核心研发人员 William Peebles 和纽约大学计算机科学助理教授谢赛宁合作撰写的《Scalable Diffusion Models with Transformers》论文备受研究者关注。研究界希望通过论文中提出的 DiT 架构，探索再现 Sora 的可行性途径。
最近，新加坡国立大学尤洋团队开源的一个名为 OpenDiT 的项目为训练和部署 DiT 模型打开了新思路。
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nDiT是一个专为提升DiT应用程序的训练和推理效率而设计的系统，它不仅易于操作，而且速度快且内存利用高效。该系统涵盖了文本到视频生成和文本到图像生成等功能，旨在为用户提供高效、便捷的体验。
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项目地址：https://github.com/nus-hpc-ai-lab/opendit
OpenDiT 方法介绍
OpenDiT 提供由 Colossal-AI 支持的 Diffusion Transformer (DiT) 的高性能实现。在训练时，视频和条件信息分别被输入到相应的编码器中，作为DiT模型的输入。随后，通过扩散方法进行训练和参数更新，最终将更新后的参数同步至EMA（Exponential Moving Average）模型。推理阶段则直接使用EMA模型，将条件信息作为输入，从而生成对应的结果。
图源：https://www.zhihu.com/people/berkeley-you-yang
OpenDiT 利用了 ZeRO 并行策略，将 DiT 模型参数分布到多台机器上，初步降低了显存压力。为了取得更好的性能与精度平衡，OpenDiT 还采用了混合精度的训练策略。具体而言，模型参数和优化器使用 float32 进行存储，以确保更新的准确性。在模型计算的过程中，研究团队为 DiT 模型设计了 float16 和 float32 的混合精度方法，以在维持模型精度的同时加速计算过程。
DiT 模型中使用的 EMA 方法是一种用于平滑模型参数更新的策略，可以有效提高模型的稳定性和泛化能力。但是会额外产生一份参数的拷贝，增加了显存的负担。为了进一步降低这部分显存，研究团队将 EMA 模型分片，并分别存储在不同的 GPU 上。在训练过程中，每个 GPU 只需计算和存储自己负责的部分 EMA 模型参数，并在每次 step 后等待 ZeRO 完成更新后进行同步更新。
FastSeq
在 DiT 等视觉生成模型领域，序列并行性对于有效的长序列训练和低延迟推理是必不可少的。
然而，DeepSpeed-Ulysses、Megatron-LM Sequence Parallelism 等现有方法在应用于此类任务时面临局限性 —— 要么是引入过多的序列通信，要么是在处理小规模序列并行时缺乏效率。
为此，研究团队提出了 FastSeq，一种适用于大序列和小规模并行的新型序列并行。FastSeq 通过为每个 transformer 层仅使用两个通信运算符来最小化序列通信，利用 AllGather 来提高通信效率，并策略性地采用异步 ring 将 AllGather 通信与 qkv 计算重叠，进一步优化性能。
算子优化
在 DiT 模型中引入 adaLN 模块将条件信息融入视觉内容，虽然这一操作对模型的性能提升至关重要，但也带来了大量的逐元素操作，并且在模型中被频繁调用，降低了整体的计算效率。为了解决这个问题，研究团队提出了高效的 Fused adaLN Kernel，将多次操作合并成一次，从而增加了计算效率，并且减少了视觉信息的 I/O 消耗。
图源：https://www.zhihu.com/people/berkeley-you-yang
简单来说，OpenDiT 具有以下性能优势：
1、在 GPU 上加速高达 80%，50%的内存节省
- 设计了高效的算子，包括针对DiT设计的 Fused AdaLN，以及 FlashAttention、Fused Layernorm 和HybridAdam。
- 采用混合并行方法，包括 ZeRO、Gemini 和 DDP。对 ema 模型进行分片也进一步降低了内存成本。
2、FastSeq：一种新颖的序列并行方法
- 专为类似 DiT 的工作负载而设计，在这些应用中，序列通常较长，但参数相比于 LLM 较小。
- 节点内序列并行可节省高达 48% 的通信量。
- 打破单个 GPU 的内存限制，减少整体训练和推理时间。
3、易于使用
- 只需几行代码的修改，即可获得巨大的性能提升。
- 用户无需了解分布式训练的实现方式。
4、文本到图像和文本到视频生成完整 pipeline
- 研究人员和工程师可以轻松使用 OpenDiT pipeline 并将其应用于实际应用，而无需修改并行部分。
- 研究团队通过在 ImageNet 上进行文本到图像训练来验证 OpenDiT 的准确性，并发布了检查点（checkpoint）。
安装与使用
要使用 OpenDiT，首先要安装先决条件：
- Python >= 3.10
- PyTorch >= 1.13（建议使用 >2.0 版本）
- CUDA >= 11.6
建议使用 Anaconda 创建一个新环境（Python >= 3.10）来运行示例：
conda create -n opendit pythnotallow=3.10 -yconda activate opendit
安装 ColossalAI：
git clone https://github.com/hpcaitech/ColossalAI.gitcd ColossalAIgit checkout adae123df3badfb15d044bd416f0cf29f250bc86pip install -e .
安装 OpenDiT：
git clone https://github.com/oahzxl/OpenDiTcd OpenDiTpip install -e .
（可选但推荐）安装库以加快训练和推理速度：
# Install Triton for fused adaln kernelpip install triton# Install FlashAttentionpip install flash-attn# Install apex for fused layernorm kernelgit clone https://github.com/NVIDIA/apex.gitcd apexgit checkout 741bdf50825a97664db08574981962d66436d16apip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --no-build-isolation --config-settings "--build-optinotallow=--cpp_ext" --config-settings "--build-optinotallow=--cuda_ext" ./--global-optinotallow="--cuda_ext" --global-optinotallow="--cpp_ext"
图像生成
你可以通过执行以下命令来训练 DiT 模型：
# Use scriptbash train_img.sh# Use command linetorchrun --standalone --nproc_per_node=2 train.py \--model DiT-XL/2 \--batch_size 2
默认禁用所有加速方法。以下是训练过程中一些关键要素的详细信息：
- plugin: 支持 ColossalAI、zero2 和 ddp 使用的 booster 插件。默认是 zero2，建议启用 zero2。
- mixed_ precision：混合精度训练的数据类型，默认是 fp16。
- grad_checkpoint: 是否启用梯度检查点。这节省了训练过程的内存成本。默认值为 False。建议在内存足够的情况下禁用它。
- enable_modulate_kernel: 是否启用 modulate 内核优化，以加快训练过程。默认值为 False，建议在 GPU
- enable_layernorm_kernel: 是否启用 layernorm 内核优化，以加快训练过程。默认值为 False，建议启用它。
- enable_flashattn: 是否启用 FlashAttention，以加快训练过程。默认值为 False，建议启用。
- sequence_parallel_size：序列并行度大小。当设置值 > 1 时将启用序列并行。默认值为 1，如果内存足够，建议禁用它。
如果你想使用 DiT 模型进行推理，可以运行如下代码，需要将检查点路径替换为你自己训练的模型。
# Use scriptbash sample_img.sh# Use command linepython sample.py --model DiT-XL/2 --image_size 256 --ckpt ./model.pt
视频生成
你可以通过执行以下命令来训练视频 DiT 模型：
# train with sciptbash train_video.sh# train with command linetorchrun --standalone --nproc_per_node=2 train.py \--model vDiT-XL/222 \--use_video \--data_path ./videos/demo.csv \--batch_size 1 \--num_frames 16 \--image_size 256 \--frame_interval 3# preprocess# our code read video from csv as the demo shows# we provide a code to transfer ucf101 to csv formatpython preprocess.py
使用 DiT 模型执行视频推理的代码如下所示：
# Use scriptbash sample_video.sh# Use command linepython sample.py \--model vDiT-XL/222 \--use_video \--ckpt ckpt_path \--num_frames 16 \--image_size 256 \--frame_interval 3
DiT 复现结果
为了验证 OpenDiT 的准确性，研究团队使用 OpenDiT 的 origin 方法对 DiT 进行了训练，在 ImageNet 上从头开始训练模型，在 8xA100 上执行 80k step。以下是经过训练的 DiT 生成的一些结果：
损失也与 DiT 论文中列出的结果一致：
要复现上述结果，需要更改 train_img.py 中的数据集并执行以下命令：
torchrun --standalone --nproc_per_node=8 train.py \--model DiT-XL/2 \--batch_size 180 \--enable_layernorm_kernel \--enable_flashattn \--mixed_precision fp16
感兴趣的读者可以查看项目主页，了解更多研究内容。
