> ML_LITERATURE // PEEBLES-XIE-2023-SCALABLE-DIFFUSION-MODELS-WITH-TRANSFORMERS_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)
Gizil difüzyondaki geleneksel U-Net omurgalarını Vision Transformer'lar (DiT) ile değiştirerek üretici difüzyon için öngörülebilir hesaplama ölçekleme yasalarını kanıtladı.
Operasyonel ve Mühendislik Uygunluğu
Yeni nesil difüzyon sistemlerini güçlendiren temel mimari omurga: OpenAI Sora, Stable Diffusion 3, Flux.1 ve PixArt.
Temel Varsayımlar (Assumptions)
- Uyarlanabilir katman normu koşullandırması ile gizil yama dizileri üzerinde çalışmak, artan model kapasitesi ve hesaplama ile sorunsuz şekilde ölçeklenir
Kısıtlar ve Sınırlamalar (Limitations)
- Pencereli veya doğrusal dikkat mekanizmaları olmadan yüksek çözünürlüklü gizil yama dizilerinde karesel dizi ölçeklenmesi
Bağlantılı Algoritmalar, Mimariler ve Kütüphaneler
İlgili Algoritmalar:
İlgili Mimariler:
Uygulayıcı Kütüphaneler:
