PPR-2212.09748 Paper

关联（51）

• PPR-1709.07871 FiLM: Visual Reasoning with a General Conditioning Layer
• PPR-2112.10752 High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
• PPR-2205.09991 Planning with Diffusion for Flexible Behavior Synthesis
• PPR-2510.11690 Diffusion Transformers with Representation Autoencoders
• PPR-2605.12964 Asymmetric Flow Models
• PPR-2606.26017 G2DP: Diffusion Planning with Spatio-Temporal Grid Guidance
• BMK-004 ImageNet class-conditional generation (256×256 / 512×512)
• FRM-2212.09748 DiT 五层重建：以 ViT 替换 latent diffusion 的 U-Net backbone、Gflops 为透镜的 scaling 研究；边界为 class-cond ImageNet 256/512。
• FRM-2501.15564 Diffusion Planner 五层重建：task redefinition 后的 ego+邻车联合轨迹生成（DiT 骨干、单一扩散损失）与 DPS 免训练 classifier guidance；断言投影 CLM-033..038（一份投影卡因 erratum 删除）。附录 C 的四个引导能量函数（式 10–13）与四条设计经验已公式化回填，供 G2DP 稀疏对比臂跨源引用。
• FRM-2605.12964 AsymFlow 五层重建：不对称速度目标 Pε−x0 与解析恢复 → 端点归约（r=0/正负号 x0-pred，r=D u-pred）→ Procrustes lift 的轨迹耦合定理 → 方差缩减微调损失（control variates + LPIPS 门控）；断言投影待 G1 签发后进行。
• FRM-2606.26017 G2DP 五层重建：核心对象是 CPT-013 时空代价体（占据概率栅格 × 路线进度图融合）在推理期的可微引导；公理层为能量重加权目标分布、Top-K 车体聚合与末段注入等六个作者前提；论证主干是 Table 4 在同一 DiT 骨干下隔离『稠密网格 vs 稀疏实例』的引导模态消融（稀疏臂按 PPR-2501.15564 附录 C 实现、以 oracle 邻车供给）。
• CLM-002 同配置同预算下，条件注入机制的选择对生成质量有决定性影响：adaLN-Zero 调制式注入同时最优质量与最低计算开销，优于 cross-attention 与 in-context。
• CLM-003 模型前向 Gflops（而非参数量）主导 DiT 质量：Gflops 相近则 FID 相近，且与 FID-50K 强负相关。
• CLM-005 采样算力不能补偿模型算力：DiT 族内小模型即使以数倍单图采样算力生成，FID 仍劣于大模型的低步数采样（锚点数字见 EVI-005）。
• CLM-006 等量总训练算力下大模型更 compute-efficient；仅改 patch size 的模型对在控制训练 Gflops 后性能曲线不同。
• CLM-007 DiT 对既有 U-Net diffusion 模型的质量优势不依赖 VAE decoder 选择：免重训互换 LDM 原始/ft-MSE/ft-EMA decoder（encoder 相同）后优势均保持。
• CLM-009 U-Net 归纳偏置对 diffusion 质量非关键：标准 ViT 可直接替换 U-Net backbone，并在同等评估协议下取得优于既有 U-Net-based diffusion 模型的质量。
• CLM-010 DiT 在未调参 ADM 配方下稳定训练：恒定 lr、无 warmup/正则，全程无 loss spike。
• CLM-011 patchify 标度：p 减半 → token 与 transformer Gflops 至少 ×4（注意力超线性），参数量近似不变。
• CLM-012 CFG 大幅改善 DiT 生成质量，收益随 guidance scale 增大而递减，并伴随保真度升、多样性（recall）降的权衡；SOTA 数字均以 guidance 口径取得。
• CLM-014 在预训练感知 autoencoder 的 latent 空间训扩散模型，相对同等评估条件下的像素空间扩散模型，同时显著降低训练算力与采样/推理成本，且生成质量不降反升。
• EVI-001 Table 2/§5.1/App.A.1：DiT-XL/2-G 256 FID-50K 2.27（sFID 4.60/IS 278.24），3 通道 guidance 口径，优于 LDM-4-G 3.60 与 StyleGAN-XL 2.30（支撑 CLM-009）。
• EVI-002 Table 4/Figure 5：XL/2 @400K adaLN-Zero FID 19.47 最低（<adaLN 25.21<cross-attn 26.14<in-context 35.24），排序训练全程保持（支撑 CLM-002）。
• EVI-003 Figure 8/6 + Table 4：12 变体 Gflops-FID 强负相关；异构同 Gflops 的 S/2 68.40 vs B/4 68.38 相近、缩小 p 单调改善（支撑 CLM-003）。
• EVI-004 Table 3/§5.1：DiT-XL/2-G 512 FID-50K 3.04（sFID 5.02/IS 240.82），优于全部 diffusion 但未超 StyleGAN-XL 2.41（支撑 CLM-009）。
• EVI-005 Figure 10/§5.2：小模型多步采样追不平大模型（80.7 Tflops@1000 步 FID 25.9 vs 15.2 Tflops@128 步 23.7），采样算力不可替代模型算力（支撑 CLM-005）。
• EVI-006 Figure 9/§4.2：等训练算力下大模型 FID 更低；XL/2 约 10^10 Gflops 后反超 XL/4（训练算力效率，支撑 CLM-006）。
• EVI-007 Table 5/§A.4：decoder original/ft-MSE/ft-EMA FID 2.46/2.30/2.27，encoder 相同免重训互换，差异有限均优于此前的 diffusion（支撑 CLM-007）。
• EVI-008 App. A.1：3 通道 guidance（1.5）FID 2.27 vs 4 通道（1.375）2.20，近似式 3ch(1+x)≈4ch(1+¾x)（支撑 CLM-012 的口径 caveat）。
• EVI-009 §1 + Table 2/3/6：DiT-XL/2 2.27（256）/3.04（512）vs LDM-4-G 3.60/ADM-G+U 3.94 及 118.6G/524.6G 算力对照——架构论题的经验支撑（支撑 CLM-009）。
• EVI-010 §4.1 + Table 4 + Fig.13：未调参 ADM 配方（lr 1e-4/batch 256 全表一致）全程无 loss spike，训练高度稳定（支撑 CLM-010）。
• EVI-011 §3.2 + Table 1/4：p 减半时参数量近似不变（S 33M 等）、Gflops ≥4×（S 0.36→1.41→6.06），验证 patchify 标度（支撑 CLM-011/TH-1）。
• EVI-012 Table 2/3 行内梯度：256 FID 9.62→3.22→2.27、512 12.03→4.64→3.04，档位间改善递减——CFG 效应与饱和（支撑 CLM-012）。
• CPT-001 Diffusion Transformer (DiT)
• CPT-002 adaLN-Zero
• CPT-003 classifier-free guidance
• CPT-004 patchify
• CPT-005 VAE decoder variants (ft-MSE / ft-EMA)
• CPT-006 Latent Diffusion Model
• CPT-007 adaptive layer norm (adaLN)
• CPT-009 Cross-attention conditioning
• CPT-010 DiT cross-attention conditioning
• CPT-011 DiT in-context conditioning
• CPT-013 spatio-temporal cost volume
• CFL-001 表面冲突：CLM-009（DiT）称'U-Net 归纳偏置对生成质量非关键，可换 ViT'，CLM-015（LDM）称'2D 卷积归纳偏置对重建保真关键，容忍低压缩'。论文核实：两处'U-Net'是不同网络（second-stage 去噪 UNet vs first-stage 压缩 autoencoder），同名异物、可同真互补，提议 terminology-difference。
• SYN-001 DiT 四种 conditioning 设计系统对比：adaLN-Zero 以可忽略算力增量取得 FID 19.47 全维最优；推导出'交互强度-质量'非单调与'算力效率优先'两条结构观察（单来源外推，显式标注）。
• SYN-002 三源合成：diffusion 管线三段可分解改造——LDM 表示层（latent 感知压缩）、DiT 骨干层（ViT 替换 + Gflops 标度）、G2DP 采样层（推理期引导插件）；三论文是时间上的实际组合链（DiT 复用 LDM first-stage，G2DP 用 DiT 骨干），层独立性判断 CLM-013/009/032 解释组合可行性。
• DIS-001 术语 cross-attention 的双 referent 路由：LDM 通用条件接口（CPT-009）与 DiT block 设计变体（CPT-010）。
• DIS-002 术语 adaLN 的两种读法路由：vanilla adaLN（CPT-007）与其零初始化特化 adaLN-Zero（CPT-002）。
• FIG-001 DiT 模型结构图（kblayout 重绘论文 Fig. 2 left）：Noised Latent→Patchify→DiT Block×N→Layer Norm→Linear and Reshape→Noise/Σ；Timestep t 与 Label y 经 Embed 侧列进 Block。
• FIG-002 DiT block with adaLN-Zero 结构图（kblayout 重绘论文 Fig. 2 right）：主链 LN→MHA→Scale/Shift→⊕→LN→FF→Scale→⊕；Conditioning→MLP 四条参数线送达各 gate。