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DiT突遭怒喷，谢赛宁淡定回应
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原文中文，约2500字，阅读约需6分钟。
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内容提要
DiT模型受到质疑，网友认为其数学和形式上存在错误，甚至怀疑是否使用了Transformer。作者谢赛宁回应称，科学进步需要发现模型的不足，强调实证方法的重要性，并反驳质疑，指出Tread模型与DiT无关，且DiT在生成效果上仍具优势。
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关键要点
- DiT模型受到质疑，网友认为其数学和形式上存在错误，甚至怀疑是否使用了Transformer。
- 作者谢赛宁回应称，科学进步需要发现模型的不足，强调实证方法的重要性。
- DiT模型将Transformer与扩散模型融合，在计算效率和生成效果上超越了基于U-Net的经典模型。
- 网友质疑DiT的六个主要观点包括架构隐含特性、训练速度、网络切割、恒等替换、动态范围输出和自适应层归一化。
- 谢赛宁回应称Tread模型与DiT无关，强调Lightning DiT是经过验证的强大升级。
- 谢赛宁总结了过去一年的改进，强调内部表征学习和训练效果提升的方法。
- 他指出sd-vae是DiT真正的症结所在，处理高分辨率图像需大量计算资源。
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延伸问答
DiT模型受到哪些主要质疑？
DiT模型受到六个主要质疑，包括架构隐含特性、训练速度、网络切割、恒等替换、动态范围输出和自适应层归一化。
谢赛宁对DiT的质疑是如何回应的？
谢赛宁强调科学进步需要发现模型的不足，并指出Tread模型与DiT无关，Lightning DiT是经过验证的强大升级。
DiT模型与传统U-Net模型相比有什么优势？
DiT模型将Transformer与扩散模型融合，在计算效率和生成效果上超越了基于U-Net的经典模型。
Tread模型与DiT的关系是什么？
谢赛宁认为Tread模型与DiT的错误论断毫无关系，Tread更像是随机深度的正则化方法。
DiT模型在处理高分辨率图像时面临什么挑战？
DiT在处理256×256分辨率的图像时需消耗445.87 GFlops的计算资源，这是一个显著的挑战。
谢赛宁提到的改进方法有哪些？
谢赛宁提到的改进方法包括内部表征学习、tokenizer级别的修正、解耦架构和正则化方法等。
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