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DiTs 架構與生成流程
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AI 綜述
2026年10月22日21:20，Unite.AI 發表指南介紹 Diffusion Transformers（DiTs），指出這類模型在擴散式生成流程中採用 Transformer 主幹網絡，並以可擴展的注意力機制處理帶噪的圖像、影片或潛在 token。指南依次梳理媒體編碼、加噪、條件輸入、預測及解碼五個階段，説明 DiTs 的運作流程；報道亦將這種架構與使用卷積式 U-Net 的擴散模型作出區分。內容聚焦模型架構和生成步驟。
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最新進展10月22日 21:20
最新報道介紹 DiTs 的五階段生成流程，並區分其與卷積式 U-Net 擴散模型。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月22日
- Unite.AI甚麼是 Diffusion Transformers（DiTs）？現代媒體模型背後的架構
Diffusion Transformers（DiTs）在擴散式生成流程中使用 Transformer 主幹網絡，以可擴展的注意力機制處理帶噪的圖像、影片或潛在 token。指南按媒體編碼、加噪、條件輸入、預測及解碼五個階段説明其運作，並將其與卷積式 U-Net 擴散模型區分。
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