DiT、 U-Net 与自回归模型的优势

全局自注意力 vs. 局部卷积

• U-Net 依赖卷积和池化/上采样来逐层扩大感受野，捕捉全局信息需要堆叠很多层或借助跳跃连接（skip connections）。
• DiT 在每个分辨率阶段都用 Transformer 模块（多头自注意力 + MLP）替代卷积模块，可直接在任意层级通过自注意力跨越整张图像的所有 Patch，实现真正的全局信息聚合。
• 优势：
  • 更快地捕捉远距离像素之间的相关性
  • 细粒度地动态调整注意力权重，不再受限于固定卷积核大小

统一的分辨率处理 vs. 编码-解码跳跃

• U-Net 典型的 “编码器–解码器” 结构：编码阶段下采样压缩特征，解码阶段再通过跨层跳跃连接恢复空间细节。
• DiT 采用一系列保持 Token 数量不变的 Transformer Blocks，在同一分辨率上直接对 Patch Token 做深度变换，最后再做少量重构。
• 优势：
  • 避免多次下采样/上采样带来的信息丢失与插值伪影
  • 跨尺度信息融合更加平滑，不依赖显式的 skip connections

时间/条件嵌入的灵活注入

• U-Net 通常用 AdaGN、FiLM 或时序注意力将噪声步数（timestep）以及类别/文本条件注入到卷积分支中。
• DiT 可将时序（sinusoidal‐PE）和条件（class token 或 cross‐attention 查询）当作额外的 Token，或通过 LayerNorm 与 MLP 融合，形式更统一。
• 优势：
  • 融合机制简单一致，易扩展到多种条件（如文本、姿态图、属性向量）
  • 条件信息能直接参与自注意力计算，不再受限于卷积核的局部范围

可扩展性与预训练优势

• U-Net 卷积核、通道数需针对扩散任务从头设计与训练。
• DiT 可以借鉴或直接微调已有的视觉 Transformer（如 ViT、Swin）预训练权重，在大规模图像数据上先行学习表征，再做扩散任务微调。
• 优势：
  • 少量数据即可获得优异效果，训练收敛更快
  • 参数规模与性能可通过堆叠 Transformer Block、增加 Head 数或 Hidden Size 线性扩展

计算效率与实现简洁

• U-Net 的多分辨率跳跃连接和卷积核实现较为复杂，尤其在多尺度下容易引入内存峰值。
• DiT 模型主体仅由标准 Transformer Block 组成，硬件上对自注意力有高度优化（如 FlashAttention），在大尺寸输入时并行更高效。
• 优势：
  • 代码结构统一简洁，便于维护和扩展
  • 在高分辨率下，自注意力＋线性层组合在特定实现下比多次卷积＋上采样更省内存

生成过程：顺序 vs. 并行

• 自回归模型：
  • 将图像的联合分布分解为一系列条件分布： $$p(x)=\prod _{i=1}^{N}p(x_i\mid x_{<i})$$
  • 生成时严格按照先后次序，一个像素（或一个 patch/token）接着一个像素地预测，需要在每一步等待前一步完成，完全串行。
• 扩散模型（U-Net/DiT）：
  • 将生成看作从纯噪声逐步去噪的过程，可以在每个去噪步骤中并行预测全图像素（或全 Token）。
  • 每一步可以并行预测全图像素/Token，内部无序列化依赖。

架构：因果掩码 vs. 全局交互

• 自回归模型：
  • 核心是因果（causal）自注意力或卷积（如 PixelCNN），只允许看到已生成部分。
  • 通常使用 Transformer Decoder（带因果 Mask）或 PixelRNN/PixelCNN。
• 扩散模型：
  • U-Net 用多层编码–解码卷积，DiT 用堆叠的 Transformer Blocks（无因果 Mask）做全局自注意力。
  • 它们不需要在同一张图内部做序列化生成，因此注意力和卷积都可跨全图自由运作。

训练目标：最大似然 vs. 去噪匹配

• 自回归模型：
  • 直接对像素/Token 做交叉熵或负对数似然最大化。 模型学会准确预测下一个像素的离散分布。
• 扩散模型：
  • 对加噪—去噪过程建模，常用 score matching （估计噪声分布的梯度）或均方误差去噪目标。
  • 无需离散化像素分布，训练时需设计噪声调度（noise schedule）和时间步（timestep）嵌入。

采样速度与效率

• 自回归模型：
  • 序列长度越长，生成时间线性增长，每一步都需一次前向推理，推理速度受限于最小单位（像素/patch）的顺序依赖。
• 扩散模型：
  • 虽然要迭代多步（通常数十到数百步），但每步能一次性预测整张图，且可以借助并行硬件与优化（如 FlashAttention、批量去噪）加速。

生成质量与灵活性

• 自回归模型：
  • 在小分辨率下可达高像素级一致性，但高分辨率下难以捕捉全局结构。
• 扩散模型：
  • 多步去噪的随机性和全局信息交互，能生成更丰富、多样化的全局结构，高分辨率表现优异。
• DiT 优势：
  • 利用 Transformer 预训练表征，进一步提升细节一致性和可控性。