本文介绍了一种新的离散扩散概率模型DARL，基于Transformer架构进行图像生成，提升了全局一致性和多样性。研究表明，去噪补丁解码器和特定噪声时间表能改善生成效果。此外，AutoNAT方法显著提升了非自回归变压器的性能。DnD-Transformer模型解决了信息损失问题，展示了在图像生成中的潜力。DART模型结合自回归与扩散模型，提高了图像合成效率。