待验证60% 置信事实精确时间
DiT 架构用 Transformer 替代传统 U-Net 作为扩散模型骨干网络，能在 Patch 级别捕捉跨帧长程依赖关系
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来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/15
首次发现
来源
相关事实
待验证扩散Transformer（DiT）是将Transformer架构引入扩散模型的一类生成骨干网络，把带噪图像切成patch并线性嵌入为token序列，用多层Transformer块预测噪声或速度，取代传统扩散模型中的U-Net。78% 相似已验证FLUX采用了DiT（Diffusion Transformer）架构，用纯Transformer替代了传统的U-Net结构76% 相似待验证研究引入Tiny DiT主干网络（10个epoch，秩取4/8/16）将结论从U-Net推广到Transformer架构的扩散模型73% 相似待验证DiT架构由Peebles和Xie在2023年提出，用纯Transformer替换U-Net，将图像或视频切分为patch token统一处理70% 相似待验证图像生成领域正在经历从U-Net到Transformer的架构范式转移，传统扩散模型如Stable Diffusion 1.x和2.x主要依赖U-Net编码器-解码器结构69% 相似
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