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论文笔记DiT:Scalable Diffusion Models with Transformers(含transformer的可扩展扩散模型 )

Diffusion Transformer (DiT),用标准Transformer架构替代扩散模型中的U-Net主干。实验表明DiT具有优异的可扩展性(Scalability),模型性能随计算资源增加持续提升。DiT采用潜在扩散模型(LDM)框架,在图像patch化后通过四种条件处理变体(最佳方案为adaLN-Zero)融合时间步和类别信息。通过系统定义DiT-S/B/L/XL四种规模,验证了T

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#transformer#深度学习#人工智能
论文笔记:多模态学习综述 Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy

本文系统梳理了多模态机器学习的开篇综述论文 作为阅读笔记上传到博客 希望对你有所帮助

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#论文阅读#学习#机器学习 +2
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