待验证50% 置信事实精确时间
DiT架构由Meta研究院于2023年正式提出，将Vision Transformer引入扩散模型去噪过程，计算复杂度随序列长度平方增长
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/22
首次发现
来源
相关事实
已验证扩散变换器（Diffusion Transformer，DiT）架构最早由Meta研究院在2022年提出84% 相似待验证扩散变换器（DiT）架构最早由Meta研究院在2022年提出，将扩散模型的噪声预测网络替换为Transformer架构，Sora、Kling、Wan等主流视频生成模型均采用此路线83% 相似待验证DiT由Peebles与Xie于2022年提出，将Transformer架构引入扩散过程77% 相似已验证DiT（Diffusion Transformer）架构由 Meta AI 研究员 William Peebles 和谢赛宁于 2022 年提出75% 相似已验证DiT由Peebles和Xie在2023年提出，用Transformer块替代了传统扩散模型中的U-Net骨干网络，成为Sora等视频生成模型的技术基础69% 相似
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