DiffiT在CIFAR- 10数据集上取得了最先进的图像生成FID分数1.95, 超过了EDM [34]和LSGM [69]等最先进的扩散模型 。与最近的两个基于vit的 扩散模型相比 , 所 提出的DiffiT在CIFAR-10数据集上的FID分数明显优 于U-ViT [7]和GenViT [76]模型 。此外 , 就FID分 数 而言,DiffiT在VP和VE训练配置方面明显优...
（1）访问网址进入 https://web.diffit.me/，注册并登录。（2）挑选课程内容：在登录后，您可以根据自己的需求选择或创建想要教授的课程内容。您既可以选择已有的课程，也可以利用 Diffit 的工具生成与标准相吻合的教学内容。选定年级和语言后，点击“生成资源”，Diffit 将依据您的选择，为您打造全面且个性化的教...
Diffit是一种全新的人工智能工具,旨在帮助教师为任何课程提供分级资源。 只需输入您想要关注的主题、术语或问题,选择学生的年龄级别,然后,单击“生成资源”。几秒钟内,Diffit就会推出一篇分级阅读文章,以及基于该文章的关键词汇、多项选择题和开放式提示。 开放式提示...
1.DiffiT:基于扩散的视觉转换器生成高分辨率图像 该项目探索了视觉转换器在基于扩散的生成学习中的有效性,揭示了Diffusion Vision Transformers(DiffiT)。该模型将U形编码器-解码器架构与新型时变自注意模块相结合。DiffiT可以生成高分辨率的图像,具有非常好的效果。该代码库可供广大研究人员使用。 划重点 DiffiT是一...
Diffit, unlike some other AI tools, outputs the resources along with the option to feature footers that have references. This is a really helpful addition as it not only allows you as a teacher to check the sources of the output, but also for students to see how to do the same. ...
探索Diffit：为第二语言教学注入新活力的AI革新作为一名深耕第二语言教学领域的教师，我始终在探寻能够提升教学效果、增强课堂吸引力的创新工具。近期，我发现了Diffit这一令人眼前一亮的AI教学辅助平台，它为我的教学工作带来了前所未有的便捷与乐趣。Diffit探秘：AI教学辅助平台的革新之力在繁忙的教学日常中，我偶然...
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DiffiT模型 Time-dependent Self-Attention:输入是特征图{xs}的token和时间步xt的token表示,用于自注意计算的Q的计算公式是qs=xsWqs+xtWqt,K和V的计算类似。计算自注意力的公式为:Attention(Q,K,V)=Softmax(QK⊤d+B)V。 DiffiT Transformer Block:一个标准的多头自注意Transformer Block,先SA:\hat{\mathbf...
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