【Transformer 与注意力机制】47|Diffusion + Transformer:DiT 与 Sora 为什么用 Transformer
DiT 把扩散模型的去噪网络从 U-Net 换成 Transformer,靠的是把图像压成 latent patch token、用 adaLN-Zero 注入时间步与类别条件。本文用论文原始 Gflops-FID 数据讲清这次替换的收益边界,用 O(n²) 公式解释视频时空 token 为什么比长文本更贵,并交代…
Linux 内核、存储与网络、可观测性、系统架构与大模型基础设施的工程笔记:机制拆解、踩坑复盘与可核对证据,少空谈。
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DiT 把扩散模型的去噪网络从 U-Net 换成 Transformer,靠的是把图像压成 latent patch token、用 adaLN-Zero 注入时间步与类别条件。本文用论文原始 Gflops-FID 数据讲清这次替换的收益边界,用 O(n²) 公式解释视频时空 token 为什么比长文本更贵,并交代…