AI开发平台MODELARTS-场景介绍及环境准备:场景介绍
场景介绍
DiT(Diffusion Transformers)模型是一种将Transformer架构引入扩散模型的新方法。传统的扩散模型通常使用U-Net架构,而DiT模型则用Transformer替代了U-Net,处理图像生成和去噪等任务。核心思想是通过Transformer的自注意力机制来捕捉序列中的依赖关系,从而提高生成图像的质量。研究表明,具有较高GFLOPs的DiT模型在图像生成任务中表现更好,尤其是在ImageNet 512×512和256×256的测试中,DiT-XL/2模型实现了2.27的FID值。
下文以Dit模型为例,介绍如何在昇腾设备上如何进行模型迁移,精度及性能调优。