DiT – 基于Transfomer架构的扩散模型

DiT（Diffusion Transformers）是一种新型的扩散模型，由William Peebles（Sora的研发负责人之一） 与纽约大学助理教授谢赛宁提出，结合了去噪扩散概率模型（DDPMs）和Transformer架构。扩散模型是一种生成模型，通过模拟数据的逐步去噪过程来生成新的样本。DiT的核心思想是使用Transformer作为扩散模型的骨干网络，而不是传统的卷积神经网络（如U-Net），以处理图像的潜在表示。近期伴随OpenAI视频生成模型 Sora 的大热，DiT被视为Sora背后的技术基础之一而广受关注。

官网：https://www.wpeebles.com/DiT

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