Suche nach Diffusion Transformer

Neues Modell generiert neuronale Netze unabhängig von Breite

In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv wird ein innovatives Verfahren vorgestellt, das die Generierung von neuronalen Netzwerk…

arXiv – cs.LG 03.03.2026 05:00

Forschung

Duality Models: Einfache One-Step-Generierung mit neuer Dual-Output-Strategie

In der Welt der generativen Modelle hat ein neues Konzept namens Duality Models (DuMo) die Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Während herkömm…

arXiv – cs.LG 23.02.2026 05:00

Forschung

DSL: Stochastische Lokalisierung steigert Effizienz bei NAR-Generierung

Eine neue Technik namens DSL (Discrete Stochastic Localization) verspricht, die Geschwindigkeit und Qualität von nicht-autoregressiven Text…

arXiv – cs.LG 19.02.2026 05:00

Forschung

Skjold-DiT: Diffusions-Transformer für klimafreundliches, sichereres Wohnen

Ein brandneues Modell namens Skjold‑DiT verspricht, die Art und Weise, wie Städte auf Klimarisiken reagieren, grundlegend zu verändern. Dur…

arXiv – cs.AI 09.02.2026 05:00

Forschung

TF-CoDiT: Neuer Diffusions-Transformer für Treasury-Futures

Die neueste Veröffentlichung von TF‑CoDiT markiert einen Meilenstein in der künstlichen Erzeugung von Treasury‑Futures‑Daten. Während Diffu…

arXiv – cs.LG 21.01.2026 05:00

Forschung

Diffusion-Transformer entschlüsseln räumliche Beziehungen zwischen Objekten In einer neuen Studie auf arXiv wird gezeigt, wie Diffusion-Transformer (DiTs) die korrekten räumlichen Beziehungen zwischen Objekten erzeugen können. Die Forscher haben DiTs von Grund auf neu trainiert – in verschiedenen Größen und mit unterschiedlichen Textencodern – um Bilder zu generieren, die exakt zwei Objekte mit in der Textbeschreibung festgelegten Attributen und räumlichen Beziehungen enthalten. Alle Modell

arXiv – cs.AI 13.01.2026 05:00

Forschung

Cornserve: Effiziente Bereitstellung von Any-to-Any Multimodal-Modellen

Cornserve ist ein neues Online‑Serving‑System, das speziell für die wachsende Klasse von Any-to-Any Multimodal‑Modellen entwickelt wurde. D…

arXiv – cs.LG 17.12.2025 05:00

Forschung

Japan präsentiert „oboro“: Open‑Source‑Image‑Generator aus begrenzten Daten

Im Rahmen des „Post‑5G Information and Communication System Infrastructure Enhancement R&D Project Development of Competitive Generative AI…

arXiv – cs.AI 12.11.2025 05:00

Aktuell

NYU entwickelt effizientere Diffusionsarchitektur für Bildgenerierung Forscher der New York University haben eine neue Architektur für Diffusionsmodelle entwickelt, die die semantische Darstellung der erzeugten Bilder deutlich verbessert. Das Modell, genannt Diffusion Transformer mit Representation Autoencoders (RAE), bricht mit einigen etablierten Annahmen und nutzt neueste Erkenntnisse aus dem Bereich des Representation Learning. RAE arbeitet effizienter und genauer als herkömmliche Diffu

VentureBeat – AI 07.11.2025 00:00

Forschung

FlashOmni: Einheitlicher Sparse-Attention-Engine beschleunigt Diffusion Transformers

Multi‑Modal Diffusion Transformers (DiTs) liefern beeindruckende Ergebnisse in der Bildsynthese, doch ihre enorme Rechenlast limitiert die…

arXiv – cs.LG 01.10.2025 05:00

Forschung

CrystalDiT: Mit einem simplen Transformer neue Kristallstrukturen generieren

Die neueste Veröffentlichung auf arXiv (2508.16614v1) stellt CrystalDiT vor – einen Diffusion‑Transformer, der die Erzeugung von Kristallst…

arXiv – cs.LG 26.08.2025 05:00

Forschung

SimGenHOI: Realistische Humanoide-Objekt-Interaktion mit generativem Modell & RL

Die neue Methode SimGenHOI löst ein zentrales Problem der Robotik: die Erzeugung physikalisch plausibler Interaktionen zwischen humanoiden…

arXiv – cs.AI 21.08.2025 05:00

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