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CelebA64
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新理论解释了扩散 Transformer 如何去噪图像
研究人员提出了一种新的视角来理解扩散 Transformer (DiTs) 如何去噪图像，将其视为输入自适应的局部去噪器。该框架表明，上下文聚合和块预测在注意力机制和 MLP 在 DiTs 中的功能方面起着至关重要的作用。在真实图像和 CelebA64 数据集上的实验支持了这一观点，表明 DiTs 学习了噪声依赖的去噪上下文，并且共享内存块预测器可以取得有竞争力的结果。
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将自旋玻璃理论应用于AI潜在空间以改进生成和异常检测
研究人员开发了一种新方法，通过应用自旋玻璃理论来分析自编码器和变分自编码器的潜在空间。该方法形式化了一个字典，可以检测训练过的潜在表示中的有序、无序和稳定边缘相。研究表明，将潜在几何结构优化到稳定边缘可以提高生成任务和异常检测任务的性能，这表明这些模型需要一种面向相的评估范式。