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原標題：DiT架構大一統：一個框架集成圖像、視頻、音頻和3D生成，可編輯、能試玩
關鍵字：圖像,研究者,文本,模型,分辨率
文章來源：機器之心
內容字數：10413字

內容摘要：

機器之心報道
編輯：杜偉、大盤雞基于 Diffusion Transformer（DiT）又迎來一大力作「Flag-DiT」，這次要將圖像、視頻、音頻和 3D「一網打盡」。今年 2 月初，Sora 的發布讓 AI 社區更加看到了基礎擴散模型的潛力。連同以往出現的 Stable Diffusion、PixArt-α 和 PixArt-Σ，這些模型在生成真實圖像和視頻方面取得了顯著的成功。這意味著開始了從經典 U-Net 架構到基于 Transformer 的擴散主干架構的范式轉變。
值得注意的是，通過這種改進的架構，Sora 和 Stable Diffusion 3 可以生成任意分辨率的樣本，并表現出對 scaling 定律的嚴格遵守，即增加參數大小可以實現更好的結果。
不過，推出者們只對自家模型的設計選擇提供有限的指導，并且缺乏詳細的實現說明和公開的預訓練檢查點，限制了它們在社區使用和復刻方面的效用。并且，這些方法是針對特定任務（例如圖像或視頻生成任務）量身定制的，這阻礙了潛在的跨模態適應性。
為了彌補這些差距，上海 AI Lab、港中文和英偉達的研究者聯合推出了 Lumina-T2X

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