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新的DAGS方法通过时间稳定性增强了DiT图像生成

研究人员开发了DAGS，一种用于Diffusion Transformers (DiTs) 的新型条件方案，可提高图像生成质量和时间稳定性。该方法使用轻量级的、无注意力的编码器来引导一个固定的DiT，从而可以在不冒模型主干过拟合的风险的情况下独立控制外观和几何。DAGS集成了循环光照稳定器和无需训练的时间引导项，将每帧图像模型转变为流式渲染器，能够以比路径追踪更低的计算量生成高质量、可控的视觉效果。