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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