作者丨科技猛兽 编辑丨极市平台 本文目录 1 一个像素就是一个 token！探索 Transformer 新范式 (来自 FAIR, Meta AI，阿姆斯特丹大学) 1 PiT 论文解读 1.1 局部性这个归纳偏置可以在 Transforme...

扩散模型在生成任务上非常成功，自然就想到将其扩展到其他任务上，果然香港大学的罗平团队就出了这个DiffusionDet。后续是不是可以将其扩展到各种任务上。Denoising Diffusion is all you need...

文章地址：Scalable Diffusion Models with Transformers 简介 文章提出使用Transformers替换扩散模型中U-Net主干网络，分析发现，这种Diffusion Transformers（DiTs）不仅速度更快（更高的Gflo...

出品人：Towhee 技术团队 王翔宇、顾梦佳（@JJJael） 扩散模型在图像生成领域有着难以撼动的地位，而其通常都选择了卷积 U-Net 作为主干模型，那么在其他领域大杀四方的 Transformers 在扩散模...

来自 UC 伯克利的 William Peebles 以及纽约大学的谢赛宁撰文揭秘扩散模型中架构选择的意义，并为未来的生成模型研究提供经验基线。机器之心报道，编辑：陈萍、蛋酱。 近几年，在 Transformer ...

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： Review: SegNet (Semantic S 本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： Review: SegNet (Semantic Segmentation) 作者 |SH Tsang 翻译 |斯蒂芬•...