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- DiT：从理论到实践，万字长文深入浅出带你学习Diffusion Transformer
随着近期在视频生成层面的一些研究，对DiT的理解也比去年更加深刻一些，因此这边和大家一起分享下近期的学习进展，并把以前的部分内容做一些补充和优化。 当然纯属一家之言，也欢迎一起讨论交流。 PS：DiT中的i是…
- Diffusion Transformer (DiT)——将扩散过程中的U . . . - CSDN博客
本文最开始属于此文《视频生成Sora的全面解析：从AI绘画、ViT到ViViT、TECO、DiT、VDT、NaViT等》但考虑到DiT除了广泛应用于视频生成领域中，在机器人动作预测也被运用的越来越多，加之DiT确实是一个比较大的创新，影响力大，故独立成本文在ViT之前，图像领域
- [2212. 09748] Scalable Diffusion Models with Transformers
We train latent diffusion models of images, replacing the commonly-used U-Net backbone with a transformer that operates on latent patches We analyze the scalability of our Diffusion Transformers (DiTs) through the lens of forward pass complexity as measured by Gflops
- Scalable Diffusion Models with Transformers (DiT) - GitHub
We train latent diffusion models, replacing the commonly-used U-Net backbone with a transformer that operates on latent patches We analyze the scalability of our Diffusion Transformers (DiTs) through the lens of forward pass complexity as measured by Gflops
- DiT-Policy
Our model, named DiT-Block Policy, makes a few simple, yet impactful, changes to the vanilla diffusion transformer recipe Namely, we add adaLN-zero layers to the transformer blocks and further optimize the input encoding layers
- 知识点17 | Diffusion Transformer (DiT)：从数学原理到工程实现的完整技术剖析
DiT的关键突破包括： (1) 用Transformer完全替代U-Net骨干网络； (2) 引入 AdaLN（Adaptive Layer Normalization） 将时间步和条件信息动态注入模型； (3) 展现了超越U-Net的 Scaling Law 特性，即模型规模越大，性能提升越显著。 这使其成为Sora、Stable Diffusion 3等前沿模型的核心架构。
- [基础] DiT: Scalable Diffusion Models with Transformers - 博客园
DiT网络结构如下图所示，作者尝试了多种DiT blocks来编码condition信息，比如，cross-attention, in-context conditioning (直接concat with embeding tokens)，最终发现adaLN-Zero block效果最好。 adaLN的全称是adaptive layer norm。 layer norm是"逐样本"将均值方差替换为可学习参数beta gamma的方法，而这里adaptive指得是额外学习一个逐channel的参数alpha。
- 神经网络算法 - 一文搞懂DiT（Diffusion Transformer）
Diffusion Transformer（DiT）： DiT结合了扩散模型和Transformer架构的优势，通过模拟从噪声到数据的扩散过程，DiT能够生成高质量、逼真的视频内容。 在Sora模型中，DiT负责从噪声数据中恢复出原始的视频数据。
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