第一部分 Diffusion Transformer(DiT)：将扩散过程中的U-Net 换成ViT
2025年1月12日 · 通过基于前向传播复杂度的 Gflops 测量来分析扩散transformer（DiTs）的可扩展性。具有更高 Gflops 的 DiTs — 通过增加transformer的深度/宽度或增加输入token的数量会具 …
扩散模型解读 (一)：DiT 详细解读 - 知乎 - 知乎专栏
本文探索了一类新的基于 Transformer 的扩散模型 Diffusion Transformers (DiTs)。 本文训练 latent diffusion models 时，使用 Transformer 架构替换常用的 UNet 架构，且 Transformer 作用于 …
DiT：从理论到实践，万字长文深入浅出带你学习Diffusion …
DiT块是模型的核心，它处理输入的token序列。 研究者们探索了四种不同的transformer块设计，以处理条件输入（如噪声时间步t、类别标签c等）。 设计包括：
diffusion model(十三)：DiT技术小结 - 知乎 - 知乎专栏
2024年3月8日 · 本文旨在探讨以Transformer取代 UNet 在扩散模型中的可行性和潜在方案，并对所提出的Diffusion Transformer (DIT)架构的scalable能力进行了验证和评估。 采用 DiT 架构 …
DiT结构原理代码详解 - CSDN博客
2024年3月9日 · DiT是使用时间片特征 和条件特征 相加后的结果计算这两个参数（也就是第一个代码片段中的变量c）。此外，DiT在每个残差连接之后还接了一个回归缩放参数 ，它同样是由 …
一文带你搞懂DiT（Diffusion Transformer） - CSDN博客
2024年5月25日 · DiT的定义：Diffusion Transformer是一种结合了Transformer架构的扩散模型，用于图像和视频生成任务，能够高效地捕获数据中的依赖关系并生成高质量的结果。 扩散模型 …
Scalable Diffusion Models with Transformers (DiT) - GitHub
This repo contains PyTorch model definitions, pre-trained weights and training/sampling code for our paper exploring diffusion models with transformers (DiTs). You can find more …
神经网络算法 - 一文搞懂DiT（Diffusion Transformer）
2024年6月19日 · DiT的定义： Diffusion Transformer是一种结合了Transformer架构的扩散模型，用于图像和视频生成任务，能够高效地捕获数据中的依赖关系并生成高质量的结果。 …
挖掘DiT的位置解耦特性，Personalize Anything免训练实现个性化 …
6 天之前 · Personalize Anything 研究团队揭示了 DiT 中位置解耦表示的性质，为免训练的图像空间操纵、个性化生成奠定基础。 团队期待 DiT 的几何编程原理能够进一步拓展到视频、3D 生 …
扩散模型之DiT：纯Transformer架构 - 知乎 - 知乎专栏
2023年7月2日 · 仿照ViT，DiT也设计了4种不同规模的模型，分别是DiT-S、DiT-B、DiT-L和DiT-XL，其中最大的模型DiT-XL参数量为675M，计算量Gflops为29.1（256x256图像，patch …