#Diffusion Transformer

共 7 条 · 7 天 1 条 · 30 天 2 条

信息流里打上「Diffusion Transformer」标签的资讯、产品与论文，按刊登时间排，新的在上。

10月6日

有人把扩散模型的中间 token 拿去喂 LLM 问话，能问出画面细节，还顺手改进了生成质量，思路挺有意思。

arXiv cs.AI@Omer Dahary 等 5 人原文

10月1日

OpenAI团队发布Looped-DiT，260M参数模型性能超越6.5倍大模型，计算效率提升4.9倍。

arXiv cs.LG@Yong Xien Chng 等 10 人原文

8月18日

不用跑完整扩散过程，第一次预测噪声就能判断异常，速度快还更准，时序异常检测可以看看这个方法。

arXiv cs.AI@Ali Boudaghi 等 3 人原文

8月17日

想给医疗或表格类基准造数据的朋友可以看看，它把多张结构不同的表统一起来生成，不用再受单表限制了。

arXiv cs.AI@Hao Yan 等 6 人原文

8月5日

这篇论文给扩散模型加了个奖励寄存器，不用改生成器就能获得稠密奖励，训练比在线 RL 快 33 倍，做生成对齐的可以看看。

arXiv cs.LG@Yuanshen Guan 等 4 人原文

6月23日

这篇论文教你直接用文生图模型的内部表征来当奖励模型，效果比HPSv3好，还能加速推理，适合想搞图像生成优化的朋友

arXiv cs.AI@Yuanming Yang 等 8 人原文

6月6日

模型多源确认76°03:04

Ideogram 4.0 把 9.3B 参数的大模型压缩到 24GB 显卡就能跑，做图像生成或 AI 绘画的开发者可以直接在本地尝试，不用再依赖昂贵云端算力。

Ideogram@ideogram_ai5 个信源在谈原文