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2025年1月12日 · U-ViT参数化了噪声预测网络，它接受时间 、条件 、噪声图像 作为输入，然后预测注入到 中的噪声。 按照ViT的设计方法，图像被分割成patch，并且U-ViT将所有输入 (包括时间、条件和图像patch)都视为token. 意思是说， 的目标是像素级预测任务，对低级特征敏感。 长跳跃连接为低级特征提供了捷径，因此有助于噪声预测网络的训练. Intuitively,the objective in Eq. (1) is a pixel-level prediction task and is sensitive to low-level features.

1）性能提升：DiT 在ImageNet基准测试中取得了最先进的 FID （Fréchet Inception Distance）结果，特别是在256×256分辨率的基准测试中，实现了2.27的FID，这表明DiT能够生成高质量、高保真度的图像。 2）可扩展性：DiT展示了良好的可扩展性，即模型的计算复杂度（以 GFLOPs 衡量）与生成样本的质量（以FID衡量）之间存在强相关性。 通过增加模型的GFLOPs，例如通过增加变换器的深度/宽度或输入tokens的数量，可以显著提高生成图像的质量。 3）灵活性：DiT的 …

2024年6月19日 · Sora的核心组件： Sora模型的核心组成包括Diffusion Transformer（DiT）、Variational Autoencoder（VAE）和Vision Transformer（ViT）。 DiT负责从噪声数据中恢复出原始的视频数据，VAE用于将视频数据压缩为潜在表示，而ViT则用于将视频帧转换为特征向量以 …

2023年7月2日 · 首先，DiT并没有采用常规的pixel diffusion，而是 采用了 latent diffusion 架构，这也是 Stable Diffusion 所采用的架构。 latent diffusion采用一个autoencoder来将图像压缩为低维度的latent，扩散模型用来生成latent，然后再采用autoencoder来重建出图像。 DiT采用的autoencoder是SD所使用的KL-f8，对于256x256x3的图像，其压缩得到的latent大小为32x32x4，这就降低了扩散模型的计算量（后面我们会看到这将减少transformer的token数量）。

2025年1月9日 · ViT（Vision Transformer） 是一种将 Transformer 模型用于计算机视觉任务 中的创新架构。 ViT 只使用了 Transformer 的 编码器 部分进行 特征提取和表征学习。 论文： AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS:TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE. 1. ViT的基本概念. ViT 的核心思想是 将传统的（CNN）的卷积操作替换为 Transformer 的注意力机制，借鉴 Transformer 模型在 自然语言处理（NLP） 中的成功经验，用于 图像分类任务。 2. …

为了表达 zt 、 x 0 和 ϵ 之间的关系，引入了两个函数 ψt (⋅∣ ϵ) 和 ut (z ∣ ϵ)。 其中， ψt 描述了从 x 0 到 at x 0 + bt ϵ 的映射，而 ut 描述了这个映射的导数。 ut (z)是一个边际向量场，它可以通过条件向量场 ut (z ∣ ϵ)来构建，这些条件向量场生成了边际概率路径 pt (z)。 这个向量场是通过期望值来定义的，它考虑了所有可能的噪声 ϵ。 流匹配目标 （Flow Matching Objective） ： LFM 是用来训练模型的损失函数，它试图最小化神经网络预测的速度场 v Θ (z, t) 和实际速度场 ut (z) 之间 …

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受Sora的启发，作者提出了VITON-DiT，这是首个基于DiT的视频虚拟试穿模型，旨在解决真实场景中的视频试穿问题。 具体来说，VITON-DiT 包含三个主要组件： 用于视频潜在生成的空间时间去噪 DiT. 用于保持服装细节的服装提取器. 用于保留人物姿势和身份的 ID 控制网络. 这三个模块通过创新的注意力融合机制连接。 这种机制通过一个附加的注意力过程将提取的服装特征与人物去噪特征相结合，从而能够将服装特征无缝地集成到视频生成过程中。 方法. VITON-DiT 的核心是 …

腾讯混元大模型是中文领域的开源DIT模型倡导者，目前他们的混元DIT大模型已经开源，可以在腾讯元宝app使用或者github下载代码本地部署。 少说多做 | 用AI做巨有意思的事！ 合作+v (aargguoyu) DIT，这个名字或许你在各种地方都见过，因为SORA的流行，也让DIT这个架构变得 …