1
免责声明:Al优秘圈所有资讯仅代表作者个人观点,不构成任何投资理财建议。请确保访问网址为(kx.umi6.com) 投诉及建议

2025年8月,扩散模型领域核心DiT遭网友质疑,称其数学、形式均错误,甚至怀疑其无Transformer。作者谢赛宁迅速回应,批评标题党行为并强调科学精神,指出评价需基于假设与实验。DiT融合Transformer与扩散模型,性能超越U-Net经典模型,广泛应用于图像视频生成。质疑者依据论文《TREAD》提出六点反驳,包括架构隐含特性及训练效率问题。谢赛宁否认Tread与“DiT是错的”有关,称其为正则化提升的结果,并推荐升级版Lightning DiT。他还总结团队改进方向,如内部表征学习方法REPA及相关技术优化,同时指出sd-vae是当前主要瓶颈。

原文链接
本文链接:https://kx.umi6.com/article/23877.html
转载请注明文章出处
分享至
打开微信扫一扫
内容投诉
生成图片
相关推荐
换一换
刚刚,OpenAI发布sCM提升50倍效率,扩散模型重大技术突破!
2024-10-25 10:40:17
扩散模型成最快深度思考!告别自回归每秒1009个tokens,英伟达微软都投了
2026-02-26 10:41:31
谷歌 Fluid 颠覆共识:两大因素被发现,AI 文生图领域自回归模型超越扩散模型
2024-10-23 14:39:38
何恺明带大二本科生颠覆扩散图像生成:扔掉多步采样和潜空间,一步像素直出
2026-02-02 16:48:05
何恺明新作:给扩散模型加正则化,无需预训练无需数据增强,超简单实现性能提升
2025-06-12 17:40:43
扩散模型也能搞定社交信息推荐,港大数据智能实验室提出RecDiff
2024-07-29 16:05:53
DiT突遭怒喷,谢赛宁淡定回应
2025-08-20 17:19:58
跳过“逐字生成”!蚂蚁集团赵俊博:扩散模型让我们能直接修改Token | MEET2026
2025-12-12 12:47:17
何恺明团队新作:扩散模型可能被用错了
2025-11-20 11:15:51
小众架构赢麻了!通过编辑功能让100B扩散模型飙出892 tokens/秒的速度!
2026-02-11 10:10:31
材料设计重大突破!微软发布创新大模型,准确率提升10倍!
2025-01-17 16:19:05
谢赛宁回应团队论文藏AI好评提示词:立正挨打,但是时候重新思考游戏规则了
2025-07-08 09:40:42
DeepMind大模型再登Nature:8分钟预测15日天气,准确度超顶尖物理模型
2024-12-05 16:02:34
24小时热文
更多
扫一扫体验小程序