DiT

这个项目是关于可扩展的扩散模型与Transformer的研究其核心优势包括：
– **高计算效率**：通过增加Transformer的深度/宽度或增加输入令牌的数量可以提高模型的计算效率。
– **良好的扩展性**：在ImageNet 512×512和256×256基准测试中DiT-XL/2模型优于所有先前的扩散模型。
– **可解释性**：通过分析模型的复杂度可以更好地理解模型的性能和行为。

应用场景包括：
– **图像生成**：可以生成高质量的图像。
– **自然语言处理**：可以用于自然语言处理任务如文本生成、机器翻译等。
– **语音处理**：可以用于语音处理任务如语音识别、语音合成等。

相关项目包括：
– **Diffusion Transformers**：这是本文提出的模型用于图像生成任务。
– **Latent Diffusion Models**：这是一种基于Transformer的扩散模型用于图像生成任务。
– **Vision Transformer**：这是一种基于Transformer的视觉模型用于图像分类任务。