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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…
GitHub - facebookresearch DiT: Official PyTorch Implementation of . . .
We've trained DiT-XL 2 and DiT-B 4 models from scratch with the PyTorch training script to verify that it reproduces the original JAX results up to several hundred thousand training iterations
Diffusion Transformer (DiT)——将扩散过程中的U-Net换成ViT：近频繁用于视频生成与机器人动作预测 (含清华 . . .
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
一文搞懂DiT （Diffusion Transformer） - 知乎
同时DiT是一个可扩展的架构，而且样本质量和网络复杂度存在这强烈的相关性。与DiT最密切的算法是 LDM，LDM最大的特点是将 DDPM [1] 的计算空间从图像空间改到了潜空间。而图像空间和潜空间的互相转换则通过 VQ-VAE [2] 的编码器和解码器。
一文带你搞懂DiT（Diffusion Transformer）_dit模型-CSDN博客
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。
[2212. 09748] Scalable Diffusion Models with Transformers
In addition to possessing good scalability properties, our largest DiT-XL 2 models outperform all prior diffusion models on the class-conditional ImageNet 512x512 and 256x256 benchmarks, achieving a state-of-the-art FID of 2 27 on the latter
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。
DiT架构_百度百科
DiT架构，全称Diffusion Transformer，是一种将Transformer架构作为骨干网络应用于扩散模型的生成式人工智能架构，主要用于图像和视频生成任务。该概念由William Peebles与谢赛宁在2022年底发表的论文《Scalable Diffusion Models with Transformers》中提出。