Models & Algorithms•SOTAAZ Lab••EN

DiT: U-Net 버리고 Transformer 쓰니까 Scaling Law가 적용됐다 (Sora 기반기술)

U-Net은 크기 키워도 성능 향상이 수확체감. DiT는 모델이 클수록 일관되게 좋아집니다. Sora의 기반이 된 아키텍처 완전 분석.

DiT: U-Net 버리고 Transformer 쓰니까 Scaling Law가 적용됐다 (Sora 기반기술)

DiT: Diffusion Transformer, U-Net을 넘어선 새로운 패러다임

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TL;DR: DiT는 Diffusion 모델의 backbone을 U-Net에서 Vision Transformer로 교체합니다. Scaling law가 적용되어 모델이 커질수록 성능이 일관되게 향상됩니다. Sora의 기반 기술입니다.

1. U-Net의 한계

1.1 왜 U-Net이었나?

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