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扩散Transformer
混合架构，将多头注意力机制整合到迭代扩散过程中，以提高生成数据的整体一致性。
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U-ViT
Vision Transformer的变体，其中集成了U-Net连接，以在扩散模型中有效结合多尺度特征。
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DiT（扩散Transformer）
在扩散过程中用Transformer块替换传统U-Net卷积的架构，使用时间嵌入来实现条件性。
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潜在扩散Transformer
在压缩的潜在空间中应用Transformer机制的模型，降低计算复杂度的同时保持生成质量。
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交叉注意力扩散
通过噪声和条件嵌入之间的交叉注意力层，使扩散模型能够与外部条件对齐的机制。
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Transformer去噪器
基于Transformer的模块，负责在前向-后向扩散过程的每个去噪步骤中预测噪声。
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补丁扩散
在迭代扩散过程之前，将数据分割成由Transformer注意力机制处理的补丁的技术。
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自适应层归一化
在扩散Transformer架构中，通过时间嵌入进行条件归一化的方法，以稳定训练。
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自注意力噪声预测
使用自注意力机制在扩散过程中建模长距离依赖关系以预测噪声。
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Transformer分数匹配
在基于分数的扩散模型中应用Transformer架构来估计对数密度梯度（分数）。
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多尺度Transformer扩散
使用不同尺度的Transformer的分层方法，在生成过程中同时捕捉精细细节和整体结构。
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条件扩散Transformer
通过注意力机制在Transformer扩散过程中整合条件（文本、图像、类别）的架构。
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扩散中的旋转位置编码
应用于扩散Transformer模型的位置编码技术，以更好地捕捉结构化数据中的空间关系。
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扩散引导Transformer
扩散过程指导Transformer注意力的模型，以提高结构化生成的一致性和质量。
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稀疏Transformer扩散
使用稀疏注意力机制的变体，以降低高分辨率扩散模型的计算复杂度。
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Transformer潜在空间扩散
在Transformer自编码器学习的潜在空间中应用扩散过程，以实现高效的结构化数据生成。
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扩散感知自注意力
改进的自注意力机制，用于在迭代扩散过程中考虑当前噪声水平
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分层Transformer扩散
多层次架构，其中Transformer通过扩散逐步生成越来越精细的表示
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