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- 扩散模型解读 (三十三)：JiT：让去噪生成模型真正回归 去噪
作者认为通过预训练的 VAE 把 image 映射到 latent space，然后在 latent space 上完成任务的方式降低了预测的难度。
- Back to Basics: Let Denoising Generative Models Denoise
Our approach is conceptually nothing more than "Just image Transformers", or JiT, as we call it We report competitive results using JiT with large patch sizes of 16 and 32 on ImageNet at resolutions of 256 and 512, where predicting high-dimensional noised quantities can fail catastrophically
- GitHub - LTH14 JiT: PyTorch implementation of JiT https: arxiv. org abs . . .
JiT adopts a minimalist and self-contained design for pixel-level high-resolution image diffusion The original implementation was in JAX+TPU This re-implementation is in PyTorch+GPU Download ImageNet dataset, and place it in your IMAGENET_PATH Download the code: A suitable conda environment named jit can be created and activated with:
- 扩散模型变天？何恺明发布JiT架构，揭示高维空间预测的真相 . . .
基于上述理论发现，Kaiming He团队提出了一种极简主义的架构—JiT (Just image Transformers)。 JiT的 设计哲学可以总结为“做减法”。 在当前的AI研究中，为了提升性能，研究者往往倾向于添加复杂的模块（如多级级联、复杂的注意力机制、预训练的VAE等）。
- 扩散模型走了十年弯路！何恺明重磅新作JiT：回归真正“去噪 . . .
于是，MIT的何恺明团队决定让扩散模型“返璞归真”，提出了一个极简的架构JiT——Just image Transformers。 不用 latent 空间、不用 tokenizer、不用任何预训练、不用额外 loss 只用 Transformer 直接在原始像素 patch 上做扩散
- 真相只有一个！ Kaiming He新作JiT深度解读 | GrokCV
JiT 的方案非常简洁： 扔掉复杂的辅助结构，只用一个朴素通用的 Vision Transformer (ViT) 来充当推理大脑。 🧠 既然描述「怎么炸乱的」很难，那就让神经网络做它擅长的事——直接猜测终点，也就是猜测「完整的照片」是什么！
- 何凯明最新论文 回归本质：让去噪生成模型真正去噪 - 51CTO
何凯明团队提出JiT方法，用最朴素的VisionTransformer在像素级空间实现高质量图像生成在人工智能生成内容迅猛发展的今天，去噪扩散模型已经成为图像生成领域的主流技术。
- MIT何恺明团队新作：让扩散模型回归“去噪”本质，简单 . . .
最近，来自麻省理工学院（MIT）的何恺明团队发表了一篇引人深思的技术报告，对当前主流的 扩散生成模型 提出了一个根本性的拷问：我们真的需要让模型去预测“噪声”吗？ 论文标题直截了当——《返璞归真：让去噪生成模型真正去噪》。 研究者们认为，当前模型普遍采用的预测噪声（\epsilon -prediction）或流速（v -prediction）的范式，可能偏离了“去噪”这一核心理念。 他们提出了一种名为 JiT (Just image Transformers) 的方法，倡导让模型回归初心，直接预测干净的图像（x -prediction）。
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