基于transformer
以前UNET架构，基于卷积，现在把卷积换成transformer
Diffusion transformer

数据更少，文本数据就要更优质

训好了，通过增加额外模块，提高文本质量
如果给的文本时粗粒度的，那么生成的图片，额外信息，随即补全

按类别引导，而不是按文本引导？

衡量图像文本对的匹配程度

重参数技巧

Σ：
VAE
提高分辨率
压缩QKV
三个阶段，灾难遗忘
前面用简单的数据，后面用好一点的数据

高质量评估数据集

文本编码器的语义理解能力不足，导致编码得到的特征不完全

好的prompt，关键词堆砌起来

送到gpt里，问他怎么才是一只漂亮的猫

不是在语言层面去做，在特征层面去做

人工设计的prompt来约束gpt，不让他自由发挥

大预言模型，推理慢
蒸馏成一个adapter，大模型来弥补简单prompt和复杂prompt之间的差距

LLM编码出来的特征语义信息更丰富
让LLM编码出来的特征 和 简单 text encoder编码出来的特征尽可能近

LLM编码出来的特征和 简单 text encoder编码出来的特征 加权

蒸馏的方案不太好，可能蒸馏的太小了，流量就这么多

训练语料的质量不够高

文生图 prompt

8k，分辨率，训练语料里面
像个暗语，8k按时要求生成高分辨率图片

隐含语义（复杂prompt没表达出来的） 包含在 复杂prompt里
不是一段连贯的话

KL散度