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DiffiT：用于图像生成的扩散视觉 Transformer
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于Vision Transformers构建的简单通用的U-ViT架构，实现了无条件和类条件图像生成以及文本到图像生成任务的优化。研究结果表明，长跳过连接对于基于扩散的图像建模至关重要，而CNN-based U-Net中的下采样和上采样算子并非总是必要的。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于 Vision Transformers 的 U-ViT 架构。
- U-ViT 架构实现了无条件和类条件图像生成，以及文本到图像生成任务的优化。
- 研究采用标记方法处理时间、条件和噪声图像块。
- 长跳过连接在基于扩散的图像建模中至关重要。
- CNN-based U-Net 中的下采样和上采样算子并非总是必要的。
- U-ViT 架构在 FID 得分上表现良好。
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