DiT-Air：重新审视文本到图像生成中扩散模型架构设计的效率
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内容提要
本研究探讨了扩散变换器（DiTs）在文本到图像生成中的应用，比较了多种架构和训练策略。结果表明，标准DiT在参数效率上优于专门模型，同时DiT-Air和DiT-Air-Lite在性能上也表现出色。
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关键要点
- 本研究探讨了扩散变换器（DiTs）在文本到图像生成中的应用。
- 研究重点包括架构选择、文本条件策略和训练协议。
- 评估了多种基于DiT的架构，包括PixArt风格和MMDiT变体。
- 标准DiT在参数效率上优于专门模型，性能相当。
- 通过层级参数共享策略，模型大小减少66%，对性能影响最小。
- 分析了文本编码器和变分自编码器（VAEs）的关键组件。
- 引入了DiT-Air和DiT-Air-Lite，后者在紧凑尺寸下仍具竞争力。
- DiT-Air在GenEval和T2I CompBench上实现了最先进的性能，经过监督和奖励微调。
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