待验证50% 置信事实精确时间
模型架构从U-Net迁移到DiT（Diffusion Transformer）架构，使早期AI在手指数量、文字渲染、对称性等方面的缺陷快速消失
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/9
首次发现
来源
相关事实
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72% 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% 相似待验证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65% 相似待验证模型在让绝版 Intel 网络平板重新联网的案例中展现推理链条，通过 UTM 模拟器和编写用户空间驱动最终使基站适配器变绿闪烁63% 相似待验证从GLM 5.x开始，智谱AI的架构设计已逐渐向业界主流的Transformer Decoder-Only范式靠拢63% 相似
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