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Diffusion U-Net 中的免费午餐
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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
该研究提出了一种基于Vision Transformers构建的U-ViT架构，采用标记方法对所有输入进行处理，并在浅层和深层之间采用长跳过连接，实现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。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
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该研究提出了一种基于 Vision Transformers 的 U-ViT 架构。
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U-ViT 架构采用标记方法处理所有输入，包括时间、条件和噪声图像块。
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通过长跳过连接实现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。
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U-ViT 在性能上与同等大小的 CNN-based U-Net 相似，具有不错的 FID 得分。
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长跳过连接对于基于扩散的图像建模至关重要。
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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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