DiT

預測嵌入向量助力影像生成：全新 NEPA-DiT 框架以超低算力達到更優 FID

Embedding Prediction Helps Image Generation: NEPA-DiT Achieves Superior FID with Much Less Compute

本研究提出 NEPA 框架，在去雜訊過程中動態預測並更新嵌入向量作為引導條件，僅需先前方法三分之一的訓練算力，便能在 ImageNet 上取得 1.32 FID 的優異成果。