为什么 2024 年以后 MMDiT 模块成为了大规模文生视频或者文生图片 …
可以看到MM-DiT是优于其它架构的，其中3套参数的MM-DiT（CLIP和T5也区分）略好于2套参数的MM-DiT，最终还是选择参数量更少的2套参数的MM-DiT。 不过，我觉得CrossDiT和DiT也不一定真会 …
DIT的工作内容是什么？ - 知乎
DIT主要工作一般为：保证现场监视质量（一般是校准监视器色彩），摄影机参数的设置（主要是文件名），素材质量监控（焦点，曝光，快门角度等等），现场调色（Livegrade和lut box是标配），qtake …
为什么现在Dit的推理方法，都不使用TensorRT，而在pytorch上做算子 …
为什么现在Dit的推理方法，都不使用TensorRT，而在pytorch上做算子优化以及并行策略呢？ 目前在Dit相关的推理方法上，有类似tensorrt的框架，可以将模型转换过去，并自动做图优化、算子优化等 …
U-ViT网络结构和DiT架构的不同之处是什么？ - 知乎
U-ViT中关于positional encoding的实验 反观DiT，它使用的还是标准的2D sine-cosine fixed positional embedding（也就是频率型编码）。 这种固定的数学先验在处理任意分辨率时具有更好的外推性， …
影视工种——什么是DIT? - 知乎
DIT，也就是英文中 数字影像工程师 的缩写 DIT的职责： DIT应该与摄影师通力合作。 DIT 专精于 工作流程，系统化，信号统一，影像的操控以及处理等方面，在数字领域，以获得最高的图像质量与实现 …
为什么基于patched attention 的Dit会优于基于conv的unet？
个人感觉Diffusion Transformer的成功主要还是 Transformer的架构优势 导致的。 首先来看看卷积主导的U-net。 U-net的设计最早还是用来做分割的，特点就是skip connection。DDPM在原生U-net的基础上 …
Diffusion、Transformer、DIT和自回归范式（AR）生成之间有什么区别？
Diffusion model、Transformer、Diffusion Transformer（DiT）与自回归（autoregressive, AR）生成，这四个是经常被混淆的概念，主要原因在于没有区分清楚对应的概念在描述 怎样的对象层级。 总体上 …
如何评价Z-Image这个工作？相比于其他的DiT基座模型有什么优势？
Z-Image-Turbo不同training stage的中间结果展示 六、和现有DiT基座模型对比，Z-Image有什么不同？ 与FLUX.2和SD3相比，Z-Image的核心竞争力在于「用更小的模型，实现相近的性能」，这一点和Z …
终稿改回初稿 的想法: 清华朱军团队提出「稀疏-线性注意力」SLA | 论 …
通过仅使用 SLA 进行少量微调步骤，DiT 模型实现了注意力计算量 20 倍的减少，从而在不损失生成质量的情况下实现加速。 实验表明，SLA 在不降低端到端生成质量的情况下，将注意力计算量减少了 …
在sd webui里运行hunyuan dit时，生图颜色就变了，该怎么处理呢？
在sd webui里运行hunyuan dit时，生图颜色就变了，该怎么处理呢？ 关掉Enable Hunyuan DiT ,生图就紫黑色块最后灰色图片,开了就IndexError: too many indices 显示全部 关注者 3 被浏览