DiT：OpenAI 的 Sora 和 Stable Diffusion 3 的秘密武器

AI图像生成：从“指尖”到“注意力”

本文探讨了AI图像生成技术当前的发展趋势。作者指出，尽管过去半年AI图像生成技术取得了显著进步，但与之前相比，其发展速度有所放缓。目前，AI生成的图像已经逼真到难以辨认，但仍然存在一些缺陷，例如手指、文字和细节的生成仍需改进。

作者认为，当前AI图像生成技术面临着两个主要问题：一是生成过程过于复杂，需要通过多个步骤进行修复和完善；二是现有的模型架构（如扩散模型）在处理细节和关系方面存在局限。

为了解决这些问题，作者提出了一种新的思路：将大型语言模型中的注意力机制引入到扩散模型中。注意力机制可以帮助模型在生成图像时关注图像的特定位置，从而提高细节和关系的生成质量。作者认为，这种方法是未来AI图像生成技术发展的重要方向。

文章还提到，目前一些最先进的AI图像生成模型，如Fusion 3和Sora，都采用了融合了注意力机制的扩散模型，这也印证了作者的观点。

总而言之，本文认为，将注意力机制引入到AI图像生成模型中，将是未来AI图像生成技术取得突破的关键所在。这种技术将能够更好地处理图像细节和关系，最终生成更加逼真、更加自然的图像。

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