待验证60% 置信事实精确时间
DiT架构用Transformer块替代了U-Net中的卷积层和注意力层，随着模型参数量增加生成质量提升更显著
2
来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/8
首次发现
来源
相关事实
待验证在扩散模型中LoRA通常被注入U-Net或Transformer的注意力层（Q、K、V投影矩阵）73% 相似待验证解决帧间不一致的架构层面方案包括在U-Net或Transformer中插入时序注意力层或将2D卷积扩展为3D卷积71% 相似待验证研究表明Transformer架构中注意力层（Q/K/V投影和输出投影）对精度损失更敏感，而FFN线性层对低精度表示鲁棒性更强，嵌入层和LayerNorm层通常保留高精度69% 相似待验证研究发现Transformer不同层之间存在高度相似的特征表示，许多注意力头对最终性能的贡献可忽略不计68% 相似已验证当前主流的多模态融合架构基于Transformer的跨模态注意力机制，能够在统一框架下处理异构数据68% 相似
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