Skip to main content

> ML_LITERATURE // PEEBLES-2023-SCALABLE-DIFFUSION-MODELS-WITH-TRANSFORMERS-DIT_v1.0

Scalable Diffusion Models with Transformers (DiT)

William Peebles, Saining Xie · IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) (2023)

seminal-architecture2023industry-standardthirdPartyReproduced

Temel Katkı (Principal Contribution)

Örtük difüzyon modellerindeki standart evrişimli U-Net omurgalarını uyarlanabilir katman normu (adaLN-Zero) ile zaman ve sınıfa koşullanan transformer bloklarıyla değiştirdi.

Operasyonel ve Mühendislik Uygunluğu

task-image-generation, task-video-generation için mimari kararları, hizalama stratejisini ve sunum altyapısını doğrudan yönlendirir.

Temel Varsayımlar (Assumptions)

  • Ampirik dağılım düzenliliği geçerlidir ve hedef alan ön eğitim dilsel/görsel desteğine uygundur

Kısıtlar ve Sınırlamalar (Limitations)

  • Kaynak ölçekleme, çıkarım bellek gereksinimleri ve hizalama sağlamlığı model boyutuna ve donanım topolojisine göre değişir

Bağlantılı Algoritmalar, Mimariler ve Kütüphaneler

İlgili Algoritmalar:
İlgili Mimariler:
Uygulayıcı Kütüphaneler: