摘要
论文的核心思想非常直接：用一个标准的 Transformer 架构替换掉扩散模型中常用的 U-Net 主干网络，并证明这种新架构（称为 DiT, Diffusion Transformer）具有出色的可扩展性。
背景与动机
在论文发表前，Transformer 已经在自然语言处理（BERT, GPT）和计算机视觉（ViT）等领域取得了巨大成功，成为了一种'统一'的架构。然而，在图像生成领域，特别是扩散模型中，大家仍然普遍使用 U-Net。U-Net 因其多尺度特征融合和卷积的局部归纳偏置而被广泛采用。
在深度学习中，一个好的架构应该具备良好的'可扩展性'——即投入更多的计算资源（更大的模型、更多的数据），性能应该会持续稳定地提升。ViT 已经证明了 Transformer 在视觉识别任务上具有这种特性。作者们希望验证 DiT 是否也具备这种优良特性，为未来的生成模型发展指明一条清晰的路径。
并且，作者用 GFLOPs 而不是参数量来衡量和讨论模型复杂度。因为参数量在图像任务中有严重缺陷，无法反映真实计算成本。
扩散 Transformer
预备知识
Diffusion formulation：把一张真实的、干净的图像 x0，通过 T 个步骤，逐渐地、一点一点地加入高斯噪声，直到它变成一个完全的纯噪声图像 xT。模型（在 DiT 中就是那个 Transformer）的任务是预测噪声。具体来说，给定加噪图像 xt 和时间步 t，模型需要预测出在第 t 步加入的那个噪声 εt。这个预测出的噪声被记为 εθ(xt)。之后主要用简单的 MSE 损失来训练噪声预测网络，同时用一个更完整的损失项（完整的 DKL）来训练协方差的预测。
Classifier-free guidance：这部分介绍了一种非常重要的技术，用于在生成过程中加强条件（比如类别标签 c）对生成结果的影响，从而显著提高生成图像的质量和与条件的匹配度。
在生成每一步时，我们不仅要预测'在有条件 c 的情况下的噪声'，还要预测'在没有任何条件（用一个特殊的空 embedding ∅ 表示）的情况下的噪声'。然后，将这两个预测结果进行线性组合。
最终的噪声预测 ε̂θ 是通过一个公式来计算的： ε̂θ(xt, c) = εθ(xt, ∅) + s * (εθ(xt, c) - εθ(xt, ∅))
- εθ(xt, ∅)：无条件下的噪声预测（模型自由发挥）。
- εθ(xt, c)：有条件 c 下的噪声预测（模型听从指令）。
- (εθ(xt, c) - εθ(xt, ∅))：这个差值可以理解为'从自由发挥到听从指令'的方向。
- s：引导尺度（guidance scale），s > 1。这个参数控制了我们要在多大程度上'强调'这个方向。s 越大，生成图像与条件 c 的相关性就越强，通常视觉效果也更锐利，但可能会牺牲多样性。
CFG 被广泛证明能极大提升生成样本的质量，DiT 也不例外。
Latent Diffusion Models, LDM：DiT 论文明确指出，他们采用了 LDM 框架，即在一个卷积 VAE 提供的潜在空间上，应用了他们提出的 Transformer 架构。
这三个预备知识点，层层递进地构建了 DiT 的完整工作流程： 先用 LDM 框架将图像压缩到低维潜在空间，DiT（作为扩散模型的核心）在这个潜在空间中，遵循扩散模型原理，学习如何从噪声中恢复出潜在表示，最后，在生成时，使用无分类器引导（CFG）技术来提升生成质量和可控性。
设计空间
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Patchify：
- 将 z 分割成一个个不重叠的小块（patch），每个小块的大小为 p x p。例如，如果 p=2，那么一个 32x32 的 z 就会被切分成 (32/2) * (32/2) = 16 * 16 = 256 个小块。
- 线性嵌入：每个小块被展平并通过一个线性层，映射成一个维度为 d 的向量，这个向量就叫做一个 token。
- 结果：经过 "patchify" 操作，一个二维的 z 就变成了一个一维的 token 序列，序列长度为 T = (H/p) * (W/p)。
- p 直接决定了序列的长度 T，在几乎不增加模型参数量的情况下，可以通过减小 p 来急剧增加模型的计算密度和复杂度。
核心模块： 除了噪声图像输入，扩散模型有时还会处理额外的条件信息，如噪声时间步长 t、类标号 c、自然语言等。我们探索了 4 种不同处理条件输入的变压器模块变体。该设计对标准的 ViT 块设计进行了微小但重要的修改。所有模块的设计如图 3 所示。
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In-context Conditioning (上下文条件)
- 方法：把 t 和 c 的嵌入向量当作两个额外的 token，直接拼接到图像 token 序列的前面。
- 优缺点：非常简单，可以直接使用标准的 ViT 模块。但实验表明效果最差。
