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DDT-RFE：去除残差连接的解耦扩散Transformer
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AI 综述
研究者提出 DDT-RFE，针对 Decoupled Diffusion Transformer（DDT）编码器块的结构进行改进。该方法移除了 Self-Attention 与 MLP 周围的残差连接，并将输入 patch embedding 与中间及最终编码器特征融合，使解码器能够获得多层信息。论文发表于 arXiv（Machine Learning Theory），目前仅见方法提出，暂无实验结果或对比数据报道。
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最新进展10月7日 12:00
研究者提出DDT-RFE，移除DDT编码器中残差连接并融合多层特征以改进解码器。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv · Machine Learning TheoryDDT-RFE：是否应跳过 Diffusion 模型中的残差连接
研究者提出 DDT-RFE，移除 Decoupled Diffusion Transformer（DDT）编码器块中 Self-Attention 与 MLP 周围的残差连接，并将输入 patch embedding 与中间及最终编码器特征融合，使解码器获得多层信息。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。