Dit nhau loan luan, - How to build a DIT kit. - How to make yourself more valuable and 为什么现在Dit的推理方法，都不使用TensorRT，而在pytorch上做算子优化以及并行策略呢？ 目前在Dit相关的推理方法上，有类似tensorrt的框架，可以将模型转换过去，并自动做图优化、算子优化等优化吗？ 显示全部 关注者 117 被浏览 DIT，也就是英文中 数字影像工程师 的缩写 DIT的职责： DIT应该与摄影师通力合作。 DIT 专精于 工作流程，系统化，信号统一，影像的操控以及处理等方面，在数字领域，以获得最高的图像质量与实现摄影上的创意为目标。 高清技术普及之后，DIT这一特定职业也渐渐为人所知。他们协助 原本习惯胶片 如何评价《Z-Image: An Efficient Image Generation Foundation Model with Single-Stream Diffusion Tra… U-ViT中关于positional encoding的实验 反观DiT，它使用的还是标准的2D sine-cosine fixed positional embedding（也就是频率型编码）。 这种固定的数学先验在处理任意分辨率时具有更好的外推性，这也为后来DiT架构支持多分辨率训练埋下了伏笔。 但是dit架构会比unet架构有一个明显的优势，那就是纯transformer已经证明有足够好的scaling能力，可以把模型规模做上去来提升性能，比如目前比较火的开源文生图模型Flux参数量已经是12B了。. 可以看到MM-DiT是优于其它架构的，其中3套参数的MM-DiT（CLIP和T5也区分）略好于2套参数的MM-DiT，最终还是选择参数量更少的2套参数的MM-DiT。 不过，我觉得CrossDiT和DiT也不一定真会比MMDiT要差，你看后面的Flux其实更像是一个DiT了，只有前面少量的层用MMDiT Block。 Diffusion model、Transformer、Diffusion Transformer（DiT）与自回归（autoregressive, AR）生成，这四个是经常被混淆的概念，主要原因在于没有区分清楚对应的概念在描述 怎样的对象层级。 总体上来说， Diffusion model 和 AR 都是生成的范式，前者是通过加噪去噪的方式建模数据分布，后者是通过逐一预测序列中的 DIT主要工作一般为：保证现场监视质量（一般是校准监视器色彩），摄影机参数的设置（主要是文件名），素材质量监控（焦点，曝光，快门角度等等），现场调色（Livegrade和lut box是标配），qtake系统的搭建，视频信号的分发（通过发射器发射到各个监视器或者ipad等，一般在用qtake时才会用到 个人感觉Diffusion Transformer的成功主要还是 Transformer的架构优势 导致的。 首先来看看卷积主导的U-net。 U-net的设计最早还是用来做分割的，特点就是skip connection。DDPM在原生U-net的基础上加入了Transformer blocks，其实也就是self-attention的计算；SD进一步加入了cross-attention layers来融合外部的条件输入；后续 This book is a complete overview of the DIT job functions: 【DIT工作职责概述】 - How to get started. - In-depth breakdown of equipment and software needed to work professionally. - Where does the DIT fit into the production. - How to make yourself more valuable and 为什么现在Dit的推理方法，都不使用TensorRT，而在pytorch上做算子优化以及并行策略呢？ 目前在Dit相关的推理方法上，有类似tensorrt的框架，可以将模型转换过去，并自动做图优化、算子优化等优化吗？ 显示全部 关注者 117 被浏览 DIT，也就是英文中 数字影像工程师 的缩写 DIT的职责： DIT应该与摄影师通力合作。 DIT 专精于 工作流程，系统化，信号统一，影像的操控以及处理等方面，在数字领域，以获得最高的图像质量与实现摄影上的创意为目标。 高清技术普及之后，DIT这一特定职业也渐渐为人所知。他们协助 原本习惯胶片 如何评价《Z-Image: An Efficient Image Generation Foundation Model with Single-Stream Diffusion Tra… U-ViT中关于positional encoding的实验 反观DiT，它使用的还是标准的2D sine-cosine fixed positional embedding（也就是频率型编码）。 这种固定的数学先验在处理任意分辨率时具有更好的外推性，这也为后来DiT架构支持多分辨率训练埋下了伏笔。 但是dit架构会比unet架构有一个明显的优势，那就是纯transformer已经证明有足够好的scaling能力，可以把模型规模做上去来提升性能，比如目前比较火的开源文生图模型Flux参数量已经是12B了。 可以看到MM-DiT是优于其它架构的，其中3套参数的MM-DiT（CLIP和T5也区分）略好于2套参数的MM-DiT，最终还是选择参数量更少的2套参数的MM-DiT。 不过，我觉得CrossDiT和DiT也不一定真会比MMDiT要差，你看后面的Flux其实更像是一个DiT了，只有前面少量的层用MMDiT Block。 Diffusion model、Transformer、Diffusion Transformer（DiT）与自回归（autoregressive, AR）生成，这四个是经常被混淆的概念，主要原因在于没有区分清楚对应的概念在描述 怎样的对象层级。 总体上来说， Diffusion model 和 AR 都是生成的范式，前者是通过加噪去噪的方式建模数据分布，后者是通过逐一预测序列中的 DIT主要工作一般为：保证现场监视质量（一般是校准监视器色彩），摄影机参数的设置（主要是文件名），素材质量监控（焦点，曝光，快门角度等等），现场调色（Livegrade和lut box是标配），qtake系统的搭建，视频信号的分发（通过发射器发射到各个监视器或者ipad等，一般在用qtake时才会用到 个人感觉Diffusion Transformer的成功主要还是 Transformer的架构优势 导致的。 首先来看看卷积主导的U-net。 U-net的设计最早还是用来做分割的，特点就是skip connection。DDPM在原生U-net的基础上加入了Transformer blocks，其实也就是self-attention的计算；SD进一步加入了cross-attention layers来融合外部的条件输入；后续 This book is a complete overview of the DIT job functions: 【DIT工作职责概述】 - How to get started. - What questions to ask before you get hired.
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