何恺明团队提出JiT模型，让扩散模型直接预测干净图像，为高维数据生成提供新范式。扩散模型+Transformer凭借高质量、可扩展的多模态生成能力，已广泛应用于图像合成、3D重建等领域。文章介绍了DDT、机器人操作DiT、TinyF剪枝方法及DiT-SR等研究，展示了该架构在提升效率、降低成本方面的突破，为研究者提供了从架构微调到应用拓展的创新方向。

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何恺明团队又出新作，这次依旧是返璞归真，提出 “Just image Transformers”（JiT），让扩散模型直接预测干净图像，而非噪声或含噪量，这给高维自然数据生成提供了更简洁高效的范式。

实话实说，“扩散模型+Transformer”凭借其高质量、可扩展且可控的多模态内容生成能力，现在已经成功覆盖高分辨率图像合成、3D重建、乃至自监督去噪领域，是学术界重点关注的研究方向。

DDT: Decoupled Diffusion Transformer

主要内容：

提出解耦扩散 Transformer（DDT），通过专用条件编码器提取语义特征、速度解码器解码高频细节，解决传统模型的优化困境。在 ImageNet 数据集上，256×256 分辨率下 FID 达 1.31，512×512 分辨率下 FID 为 1.28，训练收敛速度提升 4 倍，还通过统计动态规划实现推理加速。

The Ingredients for Robotic Diffusion Transformers

主要内容：

针对机器人操作任务，提出 DiT-Block Policy 架构，融合 Transformer 的可扩展性与扩散模型的生成能力。采用 adaLN-Zero 注意力块稳定训练，ResNet 处理多相机观测，在双臂 ALOHA 和单臂 Franka 机器人上完成多任务，性能超现有基线 20%，开源 BiPlay 语言标注数据集。

TinyFusion: Diffusion Transformers Learned Shallow

主要内容：

提出深度剪枝方法 TinyFusion，通过可微分采样和联合优化参数，挖掘扩散 Transformer 的层冗余。无需大量预训练成本，在 DiT、MAR 等架构上实现 2 倍推理加速，仅用 7% 预训练成本就使 DiT-XL 的 FID 达 2.86，还通过掩码知识蒸馏进一步提升模型恢复能力。

Effective Diffusion Transformer Architecture for Image Super-Resolution

主要内容：

设计用于图像超分辨率的扩散 Transformer（DiT-SR），融合 U 型架构的多尺度特征提取与各向同性设计。提出频率自适应时间步调节模块 AdaFM，替代传统 AdaLN，在 RealSR 等数据集上，以仅 5% 的参数量超越多数现有方法，实现从 scratch 训练的高性能超分。

​最后

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