研究人员开发了一种 Looped Diffusion Transformer (Looped-DiT)，它通过在每次去噪步骤中重复应用共享的 Transformer 块来提高图像生成质量，而不是增加模型大小。这种方法可以在不需要显式推理 token 的情况下对内部表示进行迭代改进。实验表明，一个拥有 2.6 亿参数的 Looped 模型可以超越一个参数量大 6.5 倍的模型，以显著更低的推理计算量取得更好的结果。 AI
影响 这种方法提供了一种更有效地扩展视觉生成模型的方法，有望以更低的计算成本实现更高质量的图像。
排序理由 该集群描述了一篇详细介绍改进扩散模型新方法的最新研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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