DiT 相對于 U-Net 的優勢

1. 全局自注意力 vs. 局部卷積

   • U-Net 依賴卷積和池化/上采樣來逐層擴大感受野，捕捉全局信息需要堆疊很多層或借助跳躍連接（skip connections）。
   • DiT 在每個分辨率階段都用 Transformer 模塊（多頭自注意力 + MLP）替代卷積模塊，可直接在任意層級通過自注意力跨越整張圖像的所有 Patch，實現真正的全局信息聚合。
   • 優勢：
     • 更快地捕捉遠距離像素之間的相關性
     • 細粒度地動態調整注意力權重，不再受限于固定卷積核大小

2. 統一的分辨率處理 vs. 編碼-解碼跳躍

   • U-Net 典型的 “編碼器–解碼器” 結構：編碼階段下采樣壓縮特征，解碼階段再通過跨層跳躍連接恢復空間細節。
   • DiT 采用一系列保持 Token 數量不變的 Transformer Blocks，在同一分辨率上直接對 Patch Token 做深度變換，最后再做少量重構。
   • 優勢：
     • 避免多次下采樣/上采樣帶來的信息丟失與插值偽影
     • 跨尺度信息融合更加平滑，不依賴顯式的 skip connections

3. 時間/條件嵌入的靈活注入

   • U-Net 通常用 AdaGN、FiLM 或時序注意力將噪聲步數（timestep）以及類別/文本條件注入到卷積分支中。
   • DiT 可將時序（sinusoidal‐PE）和條件（class token 或 cross‐attention 查詢）當作額外的 Token，或通過 LayerNorm 與 MLP 融合，形式更統一。
   • 優勢：
     • 融合機制簡單一致，易擴展到多種條件（如文本、姿態圖、屬性向量）
     • 條件信息能直接參與自注意力計算，不再受限于卷積核的局部范圍

4. 可擴展性與預訓練優勢

   • U-Net 卷積核、通道數需針對擴散任務從頭設計與訓練。
   • DiT 可以借鑒或直接微調已有的視覺 Transformer（如 ViT、Swin）預訓練權重，在大規模圖像數據上先行學習表征，再做擴散任務微調。
   • 優勢：
     • 少量數據即可獲得優異效果，訓練收斂更快
     • 參數規模與性能可通過堆疊 Transformer Block、增加 Head 數或 Hidden Size 線性擴展

5. 計算效率與實現簡潔

   • U-Net 的多分辨率跳躍連接和卷積核實現較為復雜，尤其在多尺度下容易引入內存峰值。
   • DiT 模型主體僅由標準 Transformer Block 組成，硬件上對自注意力有高度優化（如 FlashAttention），在大尺寸輸入時并行更高效。
   • 優勢：
     • 代碼結構統一簡潔，便于維護和擴展
     • 在高分辨率下，自注意力＋線性層組合在特定實現下比多次卷積＋上采樣更省內存

總結

DiT 將 Transformer 的全局自注意力與擴散模型緊密結合，突破了 U-Net 局部卷積的固有限制，使得模型在捕捉遠程依賴、條件信息融合、可擴展性和預訓練轉移上具備顯著優勢，也為更高分辨率下的高質量圖像生成提供了更優的架構選擇。

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自回歸生成模型 vs. 擴散模型 的區別

1. 生成過程：順序 vs. 并行

   • 自回歸模型：
     • 將圖像的聯合分布分解為一系列條件分布：
       $$p(x)=\prod _{i=1}^{N}p(x_i\mid x_{<i})$$
     • 生成時嚴格按照先后次序，一個像素（或一個 patch/token）接著一個像素地預測，需要在每一步等待前一步完成，完全串行。
   • 擴散模型（U-Net/DiT）：
     • 將生成看作從純噪聲逐步去噪的過程，可以在每個去噪步驟中并行預測全圖像素（或全 Token）。
     • 每一步可以并行預測全圖像素/Token，內部無序列化依賴。

2. 架構：因果掩碼 vs. 全局交互

   • 自回歸模型：
     • 核心是因果（causal）自注意力或卷積（如 PixelCNN），只允許看到已生成部分。
     • 通常使用 Transformer Decoder（帶因果 Mask）或 PixelRNN/PixelCNN。
   • 擴散模型：
     • U-Net 用多層編碼–解碼卷積，DiT 用堆疊的 Transformer Blocks（無因果 Mask）做全局自注意力。
     • 它們不需要在同一張圖內部做序列化生成，因此注意力和卷積都可跨全圖自由運作。

3. 訓練目標：最大似然 vs. 去噪匹配

   • 自回歸模型：
     • 直接對像素/Token 做交叉熵或負對數似然最大化。 模型學會準確預測下一個像素的離散分布。
   • 擴散模型：
     • 對加噪—去噪過程建模，常用 score matching （估計噪聲分布的梯度）或均方誤差去噪目標。
     • 無需離散化像素分布，訓練時需設計噪聲調度（noise schedule）和時間步（timestep）嵌入。

4. 采樣速度與效率

   • 自回歸模型：
     • 序列長度越長，生成時間線性增長，每一步都需一次前向推理，推理速度受限于最小單位（像素/patch）的順序依賴。
   • 擴散模型：
     • 雖然要迭代多步（通常數十到數百步），但每步能一次性預測整張圖，且可以借助并行硬件與優化（如 FlashAttention、批量去噪）加速。

5. 生成質量與靈活性

   • 自回歸模型：
     • 在小分辨率下可達高像素級一致性，但高分辨率下難以捕捉全局結構。
   • 擴散模型：
     • 多步去噪的隨機性和全局信息交互，能生成更豐富、多樣化的全局結構，高分辨率表現優異。
   • DiT 優勢：
     • 利用 Transformer 預訓練表征，進一步提升細節一致性和可控性。

總結：

自回歸生成模型強調“一步一步來”，靠因果掩碼和離散最大似然保證每個像素都被精確建模；而擴散模型（無論是傳統 U-Net 還是基于 Transformer 的 DiT）則通過“同時去噪全圖、多次迭代”的方式，結合連續噪聲建模與并行全局交互，實現了更高效、更靈活的高分辨率圖像生成。

對比維度	U-Net 擴散模型	DiT（Diffusion Transformer）	自回歸生成模型
架構	編碼-解碼卷積（多尺度 + skip）	多層 Transformer Block（Patch Token）	Transformer Decoder / PixelCNN
生成過程	從噪聲并行去噪，多步迭代	從噪聲并行去噪，多步迭代	串行逐像素/逐 Token 生成
注意力范圍	局部卷積，靠層級擴展感受野	全局自注意力，任意 Patch 交互	因果 Mask，僅能看到已生成內容
條件注入	AdaGN/FiLM/時序注意力	條件 Token + Sinusoidal PE 統一注入	Prefix Prompt 或在輸入端拼接
訓練目標	MSE 去噪 / Score Matching	MSE 去噪 / Score Matching	交叉熵（NLL）最大似然
推理效率	每步并行，需幾十至上百步	每步并行，需幾十至上百步	串行生成，步數 ∝ 序列長度
預訓練優勢	通常從頭訓練	可微調 ViT/Swin 等大規模預訓練模型	可微調 GPT 等語言大模型
適用場景	中分辨率圖像生成	高分辨率、需要全局一致性	低分辨率、追求像素級一致性

簡而言之，U-Net 擴散利用多尺度卷積去噪，DiT 則在各尺度用全局自注意力替代卷積，從而更有效地捕捉長程依賴；自回歸模型則通過因果 Mask 串行生成，保證像素級最大似然。擴散模型每步可并行預測全圖，速度優勢明顯；自回歸雖然精度高，但推理必須等上一步完成，效率較低。DiT 還能直接復用 ViT/Swin 等預訓練模型加速收斂，適合高分辨率圖像生成。