Diffusion Transformer (DiT)
扩散模型在图像生成上长期以卷积式 U-Net 为主干，但论文Scalable Diffusion Models […]
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计算机视觉（CV）
关于卷积网络的一篇老论文：Inception架构
论文Going Deeper with Convolutions发表于2014年，论文的研究验证了通过稠密组件
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TexTok：基于文本条件引导的图像分词框架。在编码器（Tokenizer）与解码器（Detokenizer）中均引入图像对应的文字描述嵌入，作为语义条件，指导图像的压缩与重建
论文Language-Guided Image Tokenization for Generation提出的T
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野火监测卫星系统FireSat技术原理分析
FireSat计划的核心目标是利用人工智能（AI）和卫星技术实现早期野火探测，以在火灾扩散前进行有效干预。该项
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无归一化Transformer：用Dynamic Tanh (DyT)取代层归一化（Layer Normalization, LN）
论文Transformers without Normalization的研究证明了Transformer可以
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SANA-Sprint：基于连续时间一致性蒸馏的单步扩散模型，实现高速文生图（text-to-image , T2I）
论文SANA-Sprint: One-Step Diffusion with Continuous-Time
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