Tag
FID分数几乎呈线性下降,这在U-Net架构中是不可想象的。这种可预测的 特性,使得开发者嫩够像调整语言模型规模那样精确控制图像生成质量。 DiT的核心创新在于将图像处理转化为token序列。想象把一张32x32的潜在特征图切成16x16个小方块,每个patch就像NLP中的一个单词。这种处理方式解锁了Transformer的全bu潜力——多头可依捕捉全局依赖关系,残差连接确保梯度有效传播
查看更多 2026-03-25
Demand feedback
