Skip to main content

> 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: