2025年2月12日 · 全氟己基辛烷滴眼液是基于EyeSol ® 技术平台研发的药物，由单一成分全氟己基辛烷组成，可以在泪膜气液界面形成单层超分子膜，从而改善脂质层等级，抑制泪液蒸发，促进角膜上皮修复，有效治疗MGD相关干眼。 本期专访特邀 首都医科大学附属北京同仁医院袁进教授从现代人干眼的病因出发，介绍了VDT相关干眼的治疗，全氟己基辛烷在干眼治疗中的优势，并分享了袁教授团队正在进行的VDT干眼的相关研究。 Q1.现代人干眼的病因有哪些变化？ 随着工作 …

2024年2月28日 · VDT: General-purpose Video Diffusion Transformers via Mask Modeling. 论文地址： https:// arxiv.org/abs/2305.1331 1. 代码地址： https:// github.com/RERV/VDT. VDT的优越性与创新之处研究者表示，采用 Transformer 架构的 VDT 模型，在视频生成领域的优越性体现在：

2024年2月25日 · 研究团队提出了 基于 Transformer 的 Video 统一生成框架 - Video Diffusion Transformer (VDT)，并对采用 Transformer 架构的原因给出了详细的解释。 与主要为图像设计的 U-Net 不同，Transformer 能够借助其强大的 token 化和 注意力机制，捕捉长期或不规则的时间依赖性，从而更好地处理时间维度。 只有当模型学习（或记忆）了世界知识（例如空间时间关系和物理法则）时，才能生成与现实世界相符的视频。 因此，模型的容量成为视频扩散的一个关键 …

This work introduces Video Diffusion Transformer (VDT), which pioneers the use of transformers in diffusion-based video generation. It features transformer blocks with modularized temporal and spatial attention modules, allowing separate optimization of each component and leveraging the rich spatial-temporal representation inherited from ...

2025年1月12日 · 其实早在2022年9月，清华朱军团队 (背后关联的公司为生数科技，后于24年3月上旬拿到一笔数亿元的融资)就发布了一篇名为《All are Worth Words: A ViT Backbone for Diffusion Models》的论文 (其一作为Fan Bao，比 DiT早提出两个多月，后被 CVPR 2023 收录)，这篇论文提出了用「基于Transformer的架构U-ViT」替代基于卷积架构的U-Net. 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 …

2024年3月8日 · 在ICLR 2024即将召开之际，国内某知名高校研究团队发布了一款名为VDT（Video Diffusion Transformer）的通用视频扩散Transformer模型。 该模型借鉴了Sora模型的核心理念，结合视频数据的特性，通过创新的扩散机制和Transformer架构，实现了对视频内容的高 …

随着互联网的发展和普及，近年，包括计算机、智能手机、平板电脑等在内的视频终端（visual display terminal，VDT）已经成为现代生活的重要组成部分，越来越多的人在使用VDT进行日常工作或娱乐时感到眼部的不适 ，这种因长时间近距离接触电子视频终端引起的一 ...

2024年2月24日 · 研究团队提出了 基于 Transformer 的 Video 统一生成框架 - Video Diffusion Transformer (VDT)，并对采用 Transformer 架构的原因给出了详细的解释。 1．VDT 的优越性与创新之处. 研究者表示，采用 Transformer 架构的 VDT 模型，在视频生成领域的优越性体现在： 与主要为图像设计的 U-Net 不同，Transformer 能够借助其强大的 token 化和注意力机制，捕捉长期或不规则的时间依赖性，从而更好地处理时间维度。 只有当模型学习（或记忆）了世界知 …

2024年2月26日 · 研究团队提出了 基于 Transformer 的 Video 统一生成框架 - Video Diffusion Transformer (VDT)，并对采用 Transformer 架构的原因给出了详细的解释。 1．VDT 的优越性与创新之处. 研究者表示，采用 Transformer 架构的 VDT 模型，在视频生成领域的优越性体现在： 与主要为图像设计的 U-Net 不同，Transformer 能够借助其强大的 token 化和注意力机制，捕捉长期或不规则的时间依赖性，从而更好地处理时间维度。 只有当模型学习（或记忆）了世界知 …

我们提出的vdt作业疲劳二级模糊综合评价模型便于现场应用,为企事业单位在vdt作业管理中全面、客观、准确地评价作业者的疲劳程度提供了新的方法。 <WP=4> VDT作业视觉环境的综合评价。