@anton_lozhkov：很令人沮丧的是，@RiversHaveWings @StefanABaumann @Birchlabs等人的HDiT架构（以及一般的NATTEN）并没有……

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hdi natten super-resolution image-restoration transformer model-architecture

摘要

一条推文串，倡导更广泛采用HDiT架构和NATTEN，强调其在超分辨率、图像恢复和基因组标注方面的显著速度提升。

很令人沮丧的是，@RiversHaveWings @StefanABaumann @Birchlabs等人的HDiT架构（以及一般的NATTEN）并没有得到更广泛的采用 + 多年来，它一直是我超分辨率和图像恢复实验的主要工具。 + 在HF的基因组标注项目中，它使吞吐量提升了11倍。 + 它很可能对我正在尝试的基于GroundingDINO风格的精细分割管道起到很好的作用。 说真的，各位，别再在UNet变压器中使用卷积层来牺牲模型容量和收敛速度了，向HDiT学习吧！
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缓存时间: 2026/07/16 08:15

真的很令人沮丧的是，@RiversHaveWings @StefanABaumann @Birchlabs 等人的 HDiT 架构（以及整体的 NATTEN）没有得到更广泛的采用。

  • 多年来，它一直是我超分辨率和图像复原实验的主力。
  • 在 Hugging Face 的基因组标注项目中，它将吞吐量提升了 11 倍。
  • 它很可能在我正在尝试的类似 GroundingDINO 风格的精细分割流水线中表现良好。

说真的，各位，别再在 UNet 变换器中使用卷积层来损害你的模型容量和收敛速度了，向 HDiT 学习吧！

项目页：https://crowsonkb.github.io/hourglass-diffusion-transformers/…

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